數(shù)據(jù)融合數(shù)學(xué)方法：理論與實踐

定　價：￥149.00

作　者：	（印度）Jitendra R.Raol（吉德拉·R·拉奧）
出版社：	國防工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787118121520	出版時間：	2021-03-01	包裝：
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內(nèi)容簡介

　　本書在對傳感器數(shù)據(jù)融合概念、模型、配置、結(jié)構(gòu)進行總結(jié)的基礎(chǔ)上，重點針對傳感器數(shù)據(jù)融合所采用的不同數(shù)學(xué)方法、技術(shù)及其應(yīng)用進行了系統(tǒng)和深入的闡述。本書是對數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域相關(guān)數(shù)學(xué)概念、模型、方法與應(yīng)用的系統(tǒng)論述，可以幫助讀者通曉數(shù)據(jù)融合的數(shù)學(xué)原理及其應(yīng)用，為開展不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合研究奠定堅實的基礎(chǔ)。本書旨在為對數(shù)據(jù)融合感興趣，或者從事數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域研究工作的科技工作者、教師和工程師們提供幫助。讀者對象主要包括高等院校和研究所從事數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域的研究人員和學(xué)生。

作者簡介

　　Jitendra R.Raol（吉德拉·R.拉奧）分別于1971年和1973年在印度的瓦爾道拉的巴羅達(dá)MS大學(xué)取得了電子工程專業(yè)的工學(xué)學(xué)士學(xué)位（BE）和工程碩士學(xué)位（ME），1986年又取得了加拿大漢密爾頓的麥克馬斯特大學(xué)的博士學(xué)位（專業(yè)：電子與計算機工程），在麥克馬斯特大學(xué)攻讀博士期間，他還在那里從事研究和教學(xué)助理的工作。他在巴羅達(dá)MS大學(xué)執(zhí)教兩年，然后于1975年進入了印度國家宇航實驗室。在科學(xué)與工業(yè)研究理事會一印度國家宇航實驗室（CSIR-NAL）工作期間，他在固定式和移動式飛行模擬器研究中，參與了飛行員建模。他曾率代表團訪問過敘利亞、德國、英國、加拿大、中國、美國和南非，致力于系統(tǒng)識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、參數(shù)估計、多傳感器數(shù)據(jù)融合和機器人等領(lǐng)域的研究，在一些國際會議中發(fā)表了技術(shù)論文，他也在一些到訪的國家或地區(qū)進行了客座演講。他也是英國倫敦電氣工程師學(xué)會／國際工程技術(shù)學(xué)會（IEE／IET）的會士，美國芝加哥電子電器工程師學(xué)會（IEEE）的高級會員。他是印度航空協(xié)會的終身院士和印度系統(tǒng)協(xié)會的終身會員。由于在目標(biāo)跟蹤方面發(fā)表的論文，他還獲得金質(zhì)獎?wù)潞妥C書。他撰寫并發(fā)表了100多篇論文和不計其數(shù)的技術(shù)報告。他是Sadhana（印度科學(xué)院出版的一種工程雜志，班加羅爾）雜志兩個特刊的客座編輯。他指導(dǎo)了6名博士和8名碩士研究學(xué)者，近期又技術(shù)指導(dǎo)全體10名成員開展博士學(xué)位論文工作。他與英國倫敦IEE／IET共同出版了一本關(guān)于控制系列的合著《動態(tài)系統(tǒng)的建模和參數(shù)估計》（2004年），與CRC出版社合著了《飛行機制建模與分析》（2009年），以及《基于MATLAB的多傳感器數(shù)據(jù)融合》（2010年）。他和Ajith K.Gopal共同編輯并且在CRC出版社出版了《移動智能自治系統(tǒng)》（2012年）。他在很多場合擔(dān)任顧問、技術(shù)項目評審和博士考試委員會的成員或主席。他還是十幾個印度國家或國際雜志的評審專家。他主要研究興趣在機器人領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)融合、系統(tǒng)識別、態(tài)勢／參數(shù)估計、飛行機制-飛行數(shù)據(jù)分析、H-∞濾波、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、遺傳算法和軟計算。在探索人生真諦的過程中，他還嘗試圍繞科學(xué)、哲學(xué)、進化和生命等各式各樣的題材，創(chuàng)作了300多首詩歌／自由詩。

圖書目錄

第1章數(shù)據(jù)融合過程導(dǎo)論
1.1 數(shù)據(jù)融合概述
1.2 數(shù)據(jù)融合模型
1.2.1 聯(lián)合指導(dǎo)實驗室模型
1.2.2 改進的瀑布融合模型
1.2.3 基于情報環(huán)的模型
1.2.4 博伊德模型
1.2.5 混合模型
1.2.6 Dasarathy模型
1.3 傳感器數(shù)據(jù)融合形態(tài)
1.3.1 互補型
1.3.2 競爭型
1.3.3 合作型
1.4 傳感器數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)
1.4.1 集中式融合
1.4.2 分布式融合
1.4.3 混合式融合
1.5 數(shù)據(jù)融合過程
練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第2章統(tǒng)計、概率模型和可靠性：概率數(shù)據(jù)融合
2.1 引言
2.2 統(tǒng)計
2.2.1 數(shù)學(xué)期望
2.2.2 方差、協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)偏差
2.2.3 相關(guān)性與自相關(guān)函數(shù)
2.3 概率模型
2.4 概率方法
2.4.1 貝葉斯公式
2.4.2 基于貝葉斯規(guī)則的數(shù)據(jù)融合
2.4.3 基于貝葉斯規(guī)則的分布式DF
2.4.4 基于對數(shù)似然函數(shù)的DF
2.5 DF的可靠性
2.5.1 貝葉斯方法
2.5.2 證據(jù)方法
2.5.3 基于模糊邏輯（FL）的方法
2.5.4 可靠性評估的馬爾可夫模型
2.5.5 最小二乘估計的可靠性
2.6 信息方法
2.6.1 熵和信息
2.6.2 費舍信息
2.6.3 信息池化方法
2.7 專家系統(tǒng)和DF的概率概念
2.7.1 概率規(guī)則和證據(jù)
2.7.2 信任限制的傳播
2.7.3 多個報告的組合融合
2.8 概率法用于DF：理論范例
2.8.1 最大熵法
2.8.2 最大似然法
2.8.3 ML和不完全數(shù)據(jù)
2.8.4 貝葉斯方法
2.8.5 DF示例
2.8.6 一些現(xiàn)實的DF問題
2.9 貝葉斯公式和傳感器DF：示例分析
練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第3章模糊邏輯與可能性理論的數(shù)據(jù)融合
第4章濾波、目標(biāo)跟蹤和運動學(xué)數(shù)據(jù)融合
第5章無中心數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)
第6章成分分析與數(shù)據(jù)融合
第7章圖像代數(shù)與圖像融合
第8章決策理論與決策融合
第9章無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和多模型數(shù)據(jù)融合
第10章數(shù)據(jù)融合的軟計算方法
附錄A 部分算法及其推導(dǎo)
附錄B 其他數(shù)據(jù)融合方法以及融合性能估計度量
附錄C 自動數(shù)據(jù)融合
附錄D 數(shù)據(jù)融合軟件工具的說明和資料
附錄E 參考文獻(xiàn)中傳感器數(shù)據(jù)融合的定義
附錄F 數(shù)據(jù)融合的部分當(dāng)前研究課題