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第1章 多源信息融合概述1

1.1多源信息融合基本概念1

1.1.1多源信息融合的来源1

1.1.2多源信息融合的定义2

1.1.3多源信息融合的优势3

1.2多源信息融合分类4

1.2.1按融合技术分类4

1.2.2按融合判决方式分类6

1.2.3按传感器组合方式分类6

1.2.4按信息融合处理层次分类6

1.2.5按信息融合结构模型分类7

1.2.6按信息融合目的分类8

1.2.7按融合的信息类型分类8

1.3多源信息融合算法概述9

1.4多源信息融合系统的基本模型11

1.4.1多源信息融合的功能模型11

1.4.2信息融合系统的结构模型13

1.4.3信息融合模型18

1.5多源信息融合的历史与现状22

本章小结25

习题一25

本章参考文献25

第2章 多源检测融合原理27

2.1分布式融合检测系统概述27

2.1.1分布式融合检测系统27

2.1.2二元假设检验问题29

2.2分布式检测融合策略29

2.2.1“与”融合检测准则30

2.2.2“或”融合检测准则30

2.2.3表决融合检测准则30

2.2.4最大后验概率融合检测准则31

2.2.5 Neyman-Pearson融合检测准则32

2.2.6贝叶斯融合检测准则33

2.2.7最小误差概率准则35

2.3自适应决策融合分布式检测系统35

2.3.1概述35

2.3.2求解参数的方程组及解析式36

2.3.3三传感器的自适应决策融合算法37

2.3.4 N传感器的自适应决策融合算法40

2.3.5计算机仿真结果41

本章小结42

习题二42

本章参考文献43

第3章 多源属性融合原理44

3.1属性融合算法概述44

3.1.1属性融合算法分类44

3.1.2属性融合算法概述47

3.2贝叶斯统计理论49

3.2.1概述49

3.2.2基于贝叶斯统计理论的信息融合50

3.3 Dempster-Shafer证据理论52

3.3.1概述52

3.3.2基于Dempster-Shafer证据理论的信息融合54

本章小结59

习题三59

本章参考文献60

第4章 多源状态估计：数据关联61

4.1状态估计中的数据关联理论61

4.1.1数据关联与状态估计的概念61

4.1.2数据关联的应用分类63

4.1.3静态数据关联的数学方法65

4.1.4动态数据关联和跟踪算法分类69

4.1.5航迹数据关联69

4.2各种数据关联算法73

4.2.1最邻近数据关联74

4.2.2概率数据关联75

4.2.3联合概率数据关联77

4.2.4全局最邻近数据关联82

4.2.5简易联合概率数据关联83

4.2.6统计关联方法83

4.2.7模糊关联方法84

4.2.8其他关联方法87

4.2.9各种关联方法的评价88

本章小结91

习题四91

本章参考文献92

第5章 多源状态估计：状态融合93

5.1状态估计的数据融合理论93

5.1.1状态估计概述93

5.1.2融合状态估计器96

5.2各种航迹融合算法97

5.2.1卡尔曼加权融合算法97

5.2.2简单航迹融合99

5.2.3协方差加权航迹融合101

5.2.4自适应航迹融合102

5.2.5相关航迹的非同步融合104

5.2.6模糊航迹融合105

5.2.7利用伪点迹的航迹融合方法107

5.2.8信息去相关算法109

本章小结112

习题五112

本章参考文献112

第6章 多传感器管理114

6.1多传感器管理的基本概念114

6.1.1多传感器管理的定义及功能114

6.1.2多传感器管理系统的体系结构116

6.1.3多传感器管理的原理及方法117

6.2指挥控制中的传感器管理121

6.2.1指挥控制中的传感器管理问题121

6.2.2指控系统中的多传感器管理实例124

6.2.3自适应传感器分配技术127

6.3基于效能函数的多传感器管理系统132

6.3.1多传感器管理系统的效能函数132

6.3.2多传感器管理系统仿真133

6.4基于模糊逻辑和神经网络的多传感器管理135

本章小结137

习题六138

本章参考文献138

第7章 多源信息融合新技术140

7.1神经网络信息融合技术140

7.1.1信息融合模型的神经网络表示140

7.1.2基于神经网络的信息融合技术141

7.1.3基于神经网络的融合识别的基本原理144

7.2模糊逻辑信息融合技术145

7.2.1模糊逻辑概述145

7.2.2多传感器模糊关系函数的融合148

7.2.3基于可能性理论的信息融合应用148

7.3信息融合中的有关熵理论149

7.3.1有关熵的概念149

7.3.2观测系统的信息融合问题150

7.3.3观测决策融合系统的信息融合问题151

7.3.4融合系统的熵的结构关系152

7.4在信息融合系统中引入多智能体技术154

7.4.1多智能体系统154

7.4.2多智能体信息融合系统模型155

7.4.3信息融合方法中的多智能体技术156

7.5基于随机集理论的信息融合技术157

7.5.1随机（有限）集的基本思想和理论框架157

7.5.2随机有限集方法在信息融合中的应用161

7.5.3发展方向和展望165

本章小结166

习题七166

本章参考文献167

第8章 多源信息融合的军事应用171

8.1雷达组网分布式检测系统171

8.1.1雷达组网技术及布站方式171

8.1.2雷达组网检测系统结构模型及性能分析172

8.1.3雷达网分布式检测数学模型174

8.1.4组网雷达检测融合性能仿真计算结果及结果简析179

8.2信息融合技术在C3I系统中的应用181

8.2.1 C3I系统的多信息源分析181

8.2.2 C3I系统中信息融合的结构模型和功能模型181

8.2.3信息融合用于C3I系统的目标跟踪183

8.2.4信息融合用于C3I系统的目标识别185

8.2.5多站多目标航迹处理187

8.3多传感器组合导航系统188

8.3.1概述188

8.3.2组合导航系统的结构与算法189

8.3.3多传感器组合导航的融合模型190

8.3.4组合导航系统未来发展趋势和关键技术192

8.4多模复合制导信息融合技术193

8.4.1概述193

8.4.2被动／红外复合制导的分层融合结构195

本章小结197

习题八197

本章参考文献197

第9章 多源信息融合的其他应用198

9.1信息融合技术在网络分布式入侵检测系统中的应用198

9.1.1概述198

9.1.2信息融合分布式入侵检测系统模型199

9.1.3分布式入侵检测系统的融合方法201

9.2信息融合技术在智能机器人中的应用204

9.2.1概述204

9.2.2全区域覆盖自主移动机器人信息融合系统体系结构205

9.2.3基于信息融合的移动机器人环境感知技术207

9.3信息融合技术在智能交通中的应用212

9.3.1概述212

9.3.2基于信息融合的车辆主动防碰撞控制系统213

9.3.3汽车自动导航与驾驶215

9.4信息融合技术在工业过程监控中的应用215

9.4.1概述215

9.4.2基于信息融合的故障诊断系统结构模型217

9.4.3电力系统中的信息融合故障诊断218

9.5多传感器图像融合技术与应用222

9.5.1概述222

9.5.2多传感器图像融合的处理层次与特点224

9.5.3不同传感器组合的融合问题225

9.5.4像素层图像融合方法229

本章小结232

习题九233

本章参考文献233