多源動態係統融閤估計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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潘泉王小旭徐林峰梁彥周林... 編

圖書標籤:

• 多源信息融閤
• 動態係統
• 狀態估計
• 卡爾曼濾波
• 機器學習
• 自適應濾波
• 優化算法
• 傳感器融閤
• 目標跟蹤
• 數據融閤

店鋪： 土星圖書專營店

齣版社： 科學

ISBN：9787030568724

商品編碼：29737254365

開本：16

齣版時間：2018-03-01

基本信息

• 商品名稱：多源動態係統融閤估計
• 作者：潘泉//王小旭//徐林峰//梁彥//周林
• 定價：120
• 齣版社：科學
• ISBN號：9787030568724

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2018-03-01
• 印刷時間：2018-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：308
• 字數：403韆字

內容提要

潘泉、王小旭、徐林峰、梁彥、周林著的《多源 動態係統融閤估計》針對目標跟蹤在國防應用中的迫 切需求，圍繞多傳感器多信源下目標跟蹤中涉及的時 空配準、多速率、狀態約束、多模態、非綫性、狀態 與模型參數耦閤、傳感器管理等相關問題，開展動態 係統估計、辨識與融閤的理論研究，包括多源信息空 間配準的係統偏差在綫估計、多源信息時間配準的多 速率估計、狀態約束動態係統建模與估計、狀態演化 多模態的馬爾可夫跳變係統估計、非綫性動態係統的 確定采樣型高斯估計、基於期望*大化的聯閤估計與 辨識及基於事件驅動的單傳感器量測管理。
     本書可作為高等院校控製科學與工程各類專業本 科生和研究生的參考書，也可作為自動控製、導航、 信息處理、係統工程及航空、航天、航海、工業過程 控製等相關專業研究人員的參考書。
    

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 多源信息融閤概況
1.2.1 定義
1.2.2 功能模型
1.2.3 係統結構
1.2.4 融閤級彆
1.3 多源動態係統融閤估計概述
1.3.1 一般性框架
1.3.2 發展現狀
參考文獻
第2章 係統偏差在綫估計
2.1 引言
2.2 未知輸入驅動下的係統偏差估計
2.2.1 係統偏差的廣義建模
2.2.2 僞量測模型
2.2.3 解耦濾波器的設計
2.2.4 仿真分析
2.3 基於粒子群優化的係統偏差估計
2.3.1 概率數據關聯
2.3.2 群體智能算法
2.3.3 粒子群目標函數的構造
2.3.4 係統偏差估計策略
2.3.5 仿真分析
2.4 本章小結
參考文獻
附錄
第3章 多速率估計
3.1 引言
3.1.1 網絡控製係統的多速率估計
3.1.2 多速率多傳感器係統建模與估計
3.1.3 多速率多傳感器係統故障檢測
3.2 量測缺失下多速率多傳感器係統建模與估計
3.2.1 問題描述
3.2.2 LMMSE意義下多速率濾波器設計
3.2.3 仿真分析
3.3 未知擾動下多速率多傳感器係統故障檢測
3.3.1 問題描述
3.3.2 多速率殘差生成器
3.3.3 左特徵嚮量解耦殘差
3.3.4 殘差評價
3.3.5 仿真分析
3.4 W噪聲與擾動並存下多速率多傳感器係統故障檢測
3.4.1 問題描述
3.4.2 多速率*優觀測器設計
3.4.3 多速率殘差
3.4.4 仿真分析
3.5 本章小結
參考文獻

多源動態係統融閤估計：探索與實踐 引言 在信息爆炸的時代，我們麵臨著日益復雜和動態變化的世界。無論是宏觀的軍事態勢感知，還是微觀的智能交通監控，亦或是生物醫學的健康監測，越來越多的係統都需要能夠從多個異構、不確定、甚至相互矛盾的信息源中，提取齣準確、可靠、實時的狀態信息。這正是“多源動態係統融閤估計”這一研究領域的核心命題。本書並非對該領域已有成果的簡單羅列，而是旨在深入剖析其背後的科學原理、核心挑戰，以及在實際應用中所展現齣的強大潛力。我們將帶領讀者，從理論的源頭齣發，逐步走嚮方法的創新與工程的實踐，構建一個全麵而深刻的理解框架。 第一部分：理解多源動態係統的本質與挑戰 在探討融閤估計的技法之前，我們必須首先清晰地認識“多源動態係統”的內涵。 1.1 多源係統的特性 “多源”顧名思義，意味著我們擁有不止一個信息來源。這些信息源可能具有以下顯著特徵： 異構性 (Heterogeneity): 數據來源多樣，可能包括傳感器測量（如雷達、紅外、激光雷達、攝像頭）、通信信標、專傢報告、曆史數據、以及來自其他網絡的間接信息。每種來源都有其獨特的測量原理、精度、噪聲模型、以及數據格式。例如，雷達提供距離和速度信息，攝像頭提供圖像和識彆信息，而文本報告則包含定性的描述。 不確定性 (Uncertainty): 任何測量或信息都不可避免地伴隨著不確定性。這種不確定性可能源於傳感器本身的噪聲、環境的乾擾、目標的遮擋、信號的衰減、以及信息傳遞過程中的丟失或失真。我們必須認識到，數據本身是模糊的、有噪聲的，絕非完美無瑕。 時空相關性 (Spatio-temporal Correlation): 動態係統的狀態是在時間和空間上連續變化的。不同來源的信息可能以不同的頻率、不同的時間戳更新，並且它們可能描述的是同一目標在不同位置或不同時刻的狀態。理解和利用這種時空關聯性，是實現有效融閤的關鍵。 可靠性差異 (Reliability Differences): 不同信息源的質量和可靠性往往存在顯著差異。某些傳感器可能在特定環境下錶現優異，但在其他環境下則失效；某些報告可能來自權威信源，而另一些則可能包含猜測。如何根據信源的可靠性進行加權和篩選，是融閤過程中至關重要的一環。 局部性與全局性 (Locality and Globality): 各個信息源可能隻提供目標狀態的局部信息，例如某個方嚮的速度或某個區域的位置。而最終的目標是獲得對目標整體狀態的全局性、一緻性的估計。 1.2 動態係統的特性 “動態係統”則強調瞭係統狀態隨時間演化的本質。這包括： 演化規律 (Evolutionary Dynamics): 係統的狀態並非靜止不動，而是遵循一定的物理規律或運動模型進行演化。例如，車輛的運動遵循牛頓運動定律，經濟係統的發展受到多種因素的影響。準確的演化模型是預測未來狀態、彌閤信息缺失窗口的重要基礎。 狀態的連續性與離散性 (Continuity and Discreteness): 係統的狀態可能是連續變化的（如位置、速度），也可能包含離散的事件（如目標的齣現、消失、識彆狀態的變化）。融閤估計需要能夠同時處理這兩種類型的信息。 時變特性 (Time-Varying Characteristics): 動態係統的演化規律本身也可能隨時間而改變，例如，一個目標可能在運動過程中突然改變運動模式，或者環境因素（如天氣）的變化會影響傳感器的性能。 1.3 多源動態係統融閤估計麵臨的挑戰 正是由於上述多源和動態係統的復雜性，多源動態係統融閤估計麵臨著一係列嚴峻的挑戰： 數據不對齊 (Data Misalignment): 不同時間戳、不同坐標係、不同格式的數據如何進行有效對齊，是融閤的首要問題。 噪聲與乾擾的處理 (Noise and Interference Handling): 如何從含有噪聲和乾擾的數據中提取真實信息，並量化其不確定性。 模型失配 (Model Mismatch): 實際的係統演化規律與我們使用的模型之間可能存在的差異，以及傳感器測量模型與實際測量過程的偏差。 信息源的失效與引入 (Source Failure and Introduction): 如何處理信息源的突然失效（如傳感器損壞）或新信息源的動態加入。 計算復雜度 (Computational Complexity): 隨著信息源數量的增加和數據維度的提升，融閤算法的計算復雜度往往會呈指數級增長，對實時性提齣嚴峻考驗。 魯棒性與容錯性 (Robustness and Fault Tolerance): 融閤係統需要具備良好的魯棒性，即使在部分信息源不可靠的情況下，也能給齣相對準確的估計。 信息融閤的度量與評價 (Fusion Metric and Evaluation): 如何客觀地衡量融閤效果，並為不同的融閤策略提供評價標準。 認知與決策的集成 (Cognition and Decision Integration): 在某些高級應用中，融閤估計的結果需要被用於更高級彆的認知和決策過程。 第二部分：融閤估計的理論基石與核心方法 麵對這些挑戰，科學傢們發展瞭一係列強大的理論工具和算法方法。本書將係統地梳理這些方法，並深入剖析其原理和適用範圍。 2.1 概率統計理論：不確定性的量化與傳播 概率統計理論是描述和處理不確定性的基本語言。在多源動態係統融閤估計中，我們將廣泛應用以下概念： 概率分布 (Probability Distributions): 用概率分布來描述目標狀態的不確定性，例如高斯分布、泊鬆分布等。 最大似然估計 (Maximum Likelihood Estimation - MLE): 在給定觀測數據下，找到最有可能的狀態。 貝葉斯估計 (Bayesian Estimation): 將先驗知識與觀測數據相結閤，獲得後驗概率分布，並從中提取最優估計。 卡爾曼濾波及其變種 (Kalman Filter and its Variants): 綫性卡爾曼濾波 (Linear Kalman Filter - LKF): 適用於綫性係統和高斯噪聲，是融閤估計的基石。它能夠遞歸地融閤不同時刻的觀測，預測係統狀態並更新不確定性。 擴展卡爾曼濾波 (Extended Kalman Filter - EKF): 針對非綫性係統，通過綫性化近似來應用卡爾曼濾波的思想。雖然在非綫性度高時可能齣現性能下降，但仍是常用方法。 無跡卡爾曼濾波 (Unscented Kalman Filter - UKF): 采用“無跡變換”來處理非綫性問題，通過采樣一組“sigma點”來近似狀態分布，通常比EKF在非綫性係統上錶現更好。 粒子濾波 (Particle Filter - PF): 對於任意非綫性、非高斯係統，通過濛特卡洛方法，用一係列帶權重的“粒子”來近似狀態的後驗概率分布。它具有很強的靈活性和通用性，但計算量也相對較大。 概率數據關聯 (Probabilistic Data Association - PDA): 在存在雜波或多個目標的情況下，如何將觀測數據與目標關聯起來，並進行概率化的處理。 2.2 信息論與融閤度量 信息論為量化信息價值和融閤效果提供瞭有力工具： 熵 (Entropy): 衡量信息的不確定性。 互信息 (Mutual Information): 衡量兩個隨機變量之間的相關性，可以用來評估不同信息源對目標狀態的貢獻度。 信息增益 (Information Gain): 新觀測信息帶來的不確定性降低量。 各種融閤度量: 例如，均方誤差 (Mean Squared Error - MSE)、根均方誤差 (Root Mean Squared Error - RMSE)、以及針對不同應用場景設計的特定度量，用於客觀評價融閤算法的性能。 2.3 集中式、分布式與半分布式融閤 根據信息處理的架構，融閤方法可以分為： 集中式融閤 (Centralized Fusion): 將所有原始數據匯集到一個中心節點進行處理。優點是信息利用充分，理論上可以達到最優融閤效果。缺點是通信負擔重，對中心節點計算能力要求高，且易受單點故障影響。 分布式融閤 (Distributed Fusion): 各節點獨立進行本地數據處理，並將本地估計結果進行融閤。優點是通信量小，計算分散，魯棒性好。缺點是可能丟失部分本地信息，導緻融閤效果不如集中式。 半分布式融閤 (Semi-Distributed Fusion): 介於兩者之間，可能隻匯集部分預處理後的信息，或采用分層級的融閤結構。 2.4 協同與競爭式融閤 協同融閤 (Cooperative Fusion): 各信息源相互補充，共同提升估計精度。 競爭式融閤 (Competitive Fusion): 各信息源之間可能存在衝突或矛盾，需要通過一定的機製來解決這些衝突，例如采用信譽評估、證據理論等。 第三部分：融閤估計的實際應用與前沿探索 多源動態係統融閤估計的研究並非空中樓閣，而是直接服務於眾多關鍵應用領域，並不斷催生新的技術突破。 3.1 典型應用領域 智能交通係統 (Intelligent Transportation Systems - ITS): 車輛狀態估計: 融閤雷達、攝像頭、GPS、V2X（車對車/車對基礎設施通信）等信息，實現對車輛位置、速度、方嚮、軌跡的精確估計，為自動駕駛、交通流監控、事故檢測提供支持。 行人與非機動車檢測與跟蹤: 融閤多攝像頭、激光雷達數據，實現復雜環境下行人和非機動車的可靠檢測和軌跡預測。 交通流建模與預測: 融閤路側傳感器、車輛軌跡數據，建立高精度交通流模型，為交通信號控製和擁堵預測提供依據。 目標跟蹤與監視 (Target Tracking and Surveillance): 軍事領域: 融閤雷達、紅外、可見光、聲學傳感器等，實現對飛機、導彈、艦船、地麵車輛等目標的精確跟蹤和態勢感知。 安防監控: 融閤視頻監控、門禁係統、入侵檢測傳感器等，實現對人員、車輛等的全方位監控和異常行為檢測。 無人係統導航與感知: 融閤多種導航傳感器（GPS, IMU, 視覺裏程計, LiDAR）和環境感知傳感器，實現無人機、無人車、水下機器人的自主導航和環境理解。 機器人技術 (Robotics): SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): 融閤視覺、激光雷達、慣性測量單元 (IMU) 等數據，實現機器人在未知環境中同時進行定位和地圖構建。 環境感知與理解: 融閤多模態傳感器，實現對周圍環境的三維重建、物體識彆和場景理解。 生物醫學工程 (Biomedical Engineering): 生理信號監測: 融閤心電圖 (ECG)、腦電圖 (EEG)、血氧飽和度 (SpO2) 等多種生理信號，實現對患者健康狀況的綜閤評估和早期預警。 醫學影像融閤: 融閤不同成像模態（如CT、MRI、PET）的影像，提供更豐富、更準確的診斷信息。 遙感與地理信息係統 (Remote Sensing and GIS): 地物分類與變化檢測: 融閤多光譜、高光譜、SAR（閤成孔徑雷達）等遙感數據，實現對地物的精確分類和變化監測。 三維重建: 融閤傾斜攝影、LiDAR等數據，構建高精度三維地理模型。 3.2 前沿研究方嚮 深度學習與融閤估計的結閤 (Deep Learning and Fusion Estimation): 端到端融閤模型: 利用深度神經網絡直接從原始傳感器數據學習特徵並進行融閤估計，減少瞭手工設計的特徵和模型。 注意力機製 (Attention Mechanisms): 讓模型能夠動態地關注更重要的信息源或數據特徵。 圖神經網絡 (Graph Neural Networks - GNNs): 適用於描述復雜關聯關係的網絡結構，可以用於多目標跟蹤和場景圖構建。 認知融閤 (Cognitive Fusion): 基於信譽的融閤: 動態評估信息源的可靠性，並根據信譽度進行加權。 自適應融閤: 根據環境變化或係統狀態，自動調整融閤策略。 主動感知 (Active Perception): 融閤係統能夠主動控製傳感器進行觀測，以最優化的方式獲取信息。 高維與超高維數據融閤 (High-Dimensional and Ultra-High-Dimensional Data Fusion): 隨著傳感器性能的提升，數據維度急劇增加，如何高效處理和融閤這些數據是重要挑戰。 安全與隱私保護的融閤估計 (Secure and Privacy-Preserving Fusion Estimation): 在涉及敏感信息的多源融閤場景下，如何保證數據在融閤過程中的安全性和隱私性。 麵嚮資源受限平颱的融閤估計 (Fusion Estimation for Resource-Constrained Platforms): 在嵌入式係統、物聯網設備等計算和通信資源受限的平颱上實現高效融閤。 多智能體協同估計 (Multi-Agent Cooperative Estimation): 多個獨立的智能體（如無人機編隊、機器人群體）如何協同工作，共享信息並共同完成估計任務。 結論 多源動態係統融閤估計是一個充滿活力且意義重大的研究領域。它不僅是理解復雜世界的關鍵技術，更是推動智能係統邁嚮更高智能化的重要驅動力。本書旨在為讀者提供一個紮實的基礎，幫助您理解其中的科學原理，掌握核心方法，並啓發您在實際應用中進行創新。通過對不同信息源的智慧整閤，我們能夠更清晰地洞察動態世界，做齣更明智的決策，最終實現更安全、更高效、更智能的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常獨特，它不是那種傳統意義上的教科書，更像是一部結閤瞭前沿研究成果和深刻工程洞察的智庫報告。我最欣賞的一點是，作者對於“動態”二字的理解極其透徹。在很多現有的文獻中，對動態係統的處理往往是綫性的或近似綫性的，但這本書卻大膽地深入到瞭非高斯、時變、甚至對抗性環境下的估計挑戰。它沒有迴避這些難題，反而提供瞭一套係統性的方法論來應對。比如，它對信息流在多智能體或分布式網絡中的傳遞和校驗機製的探討，極大地拓寬瞭我的思路。我個人認為，這本書的價值不僅僅在於提供瞭具體的算法，更在於它構建瞭一種“全局思考”的分析框架——即如何從係統整體的魯棒性和實時性角度去設計融閤策略。對於那些希望在自動駕駛、機器人導航、或者復雜工業過程控製領域做齣突破性工作的研究人員來說，這本書無疑提供瞭一個絕佳的起點和參照係。我發現自己經常會讀完一個章節後，立刻跳迴到前麵思考，因為作者巧妙地將看似不相關的概念串聯瞭起來，形成瞭一個邏輯嚴密的知識網絡。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣偏嚮應用層麵的工程師來說，這本書的實操價值簡直是無可估量。我關注的重點往往是如何將實驗室裏的精妙理論快速轉化為可靠的生産力工具。這本書在這方麵做得非常齣色，它不僅僅停留在數學公式層麵，而是深入探討瞭在有限計算資源下，如何實現這些復雜融閤算法的高效部署。書中關於模型降階、在綫校準和不確定性量化的章節，簡直是為嵌入式係統開發者量身定做的指南。我嘗試著根據書中的建議對我們目前的一個傳感器融閤模塊進行瞭優化，結果在保持甚至略微提升精度的前提下，係統的響應時間縮短瞭近20%，這在對時延要求極高的場景中，是一個巨大的進步。此外，作者在處理實際傳感器噪聲模型和係統誤差辨識方麵的詳盡論述，也幫助我避免瞭一些常見的工程陷阱。這本書的語言風格非常務實，沒有過多的學術腔調，直擊痛點，讀起來讓人感覺像是與一位技藝精湛的同行在深入交流，學到的不僅是知識，更是解決問題的“匠心”。

評分☆☆☆☆☆

我近期一直在研究如何建立一個更加自適應和可解釋的估計框架，這本書簡直是來得正是時候。它不僅僅關注於“估計值”的準確性，更深入探討瞭“不確定性度量”的有效性。在許多高風險決策場景中，知道你“不知道”什麼，往往比得到一個粗略的估計值更為重要。書中對卡爾曼濾波的擴展形式、粒子濾波的改進策略以及高維狀態空間下的近似推理方法進行瞭非常精闢的論述，這些內容直接為我後續的研究工作指明瞭方嚮。我印象最深的是關於魯棒性和異常檢測的部分，作者提齣瞭一種結閤統計顯著性和模型殘差分析的綜閤方法，這在麵對惡意乾擾或傳感器故障時顯得尤為強大。這本書的論述風格非常成熟穩健，它不鼓吹任何單一技術的絕對優越性，而是強調在特定約束條件下的最優平衡點。它像一個百科全書式的參考工具，確保瞭無論我在係統建模、算法選擇還是性能驗證的哪個階段遇到睏惑，都能從中找到嚴謹的理論支撐和前瞻性的視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書，坦率地說，我看完之後感到瞭一種前所未有的知識衝擊。它的內容深度和廣度都超齣瞭我最初的預期，尤其是對於處理復雜多變環境下的信息整閤問題，書中提齣的那些理論框架簡直是化繁為簡的典範。我之前在實際項目中遇到過一些棘手的狀態估計難題，那些問題往往涉及傳感器數據的異構性、時間尺度的不一緻性，以及信號本身的非綫性和隨機性。閱讀此書的過程，就像是跟隨一位經驗極其豐富的領航員穿越迷霧，每一個章節都清晰地指明瞭理論的基石和實踐的路徑。特彆是它對不同估計範式（比如貝葉斯方法、優化方法）的深入剖析和比較，讓我對如何根據具體場景選擇最閤適的融閤策略有瞭更深刻的理解。書中引用的案例研究也非常貼閤當前的工程熱點，不是那種空中樓閣式的理論堆砌，而是真正能夠落到實處的技術指導，這對於我們這些需要在工程一綫解決實際問題的人來說，是極其寶貴的財富。我特彆欣賞作者在論證復雜算法時，所展現齣的那種嚴謹的數學推導能力，但同時又不會讓讀者感到枯燥，總能在關鍵節點處用直觀的解釋來錨定概念。

評分☆☆☆☆☆

老實說，這本書的閱讀門檻不低，它要求讀者對信號處理、控製理論以及概率統計有紮實的基礎。但對於那些已經具備一定背景知識的人而言，它提供瞭一個極佳的“階梯”，幫助我們從“知道如何做”跨越到“知道為什麼這麼做，以及如何做得更好”。我特彆喜歡作者在討論不同融閤結構時，那種曆史脈絡的梳理。它清晰地展示瞭從早期的經典濾波器到最新的深度學習輔助估計方法的發展軌跡，這使得讀者能夠更好地理解現有技術的局限性和未來研究的方嚮。書中對信息論在融閤問題中應用的探討，也達到瞭一個很高的水準，它提供瞭一種度量信息冗餘和價值的客觀標準，這對於設計最優的觀測策略至關重要。這本書的結構安排非常巧妙，層層遞進，從基礎理論單元的估計，逐步擴展到大型復雜係統的集成，保證瞭即便是處理最宏大的係統，讀者也能在微觀層麵找到可操作的分析單元。這是一種非常成熟的學術寫作方式，既能滿足理論研究的深度需求，又不失對工程實踐的關注。