多傳感器組網(wǎng)協(xié)同跟蹤的理論與方法

定　價(jià)：￥50.00

作　者：	楊永建，程嗣怡，向建軍，南建國(guó) 著
出版社：	中國(guó)礦業(yè)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787564646578	出版時(shí)間：	2021-09-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	188	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)主要對(duì)多傳感器協(xié)同跟蹤中涉及的目標(biāo)跟蹤、傳感器管理、信息融合三方面的內(nèi)容進(jìn)行闡述。全書(shū)共分9章。第1章主要闡述了多傳感器協(xié)同跟蹤的相關(guān)概念，包括多傳感器協(xié)同跟蹤的概念及基本組成。第2章至第4章主要介紹了目標(biāo)跟蹤算法的組成和主要計(jì)算方法，并詳細(xì)敘述了三種修正卡爾曼濾波算法和三種自適應(yīng)CS模型的原理及其性能。第5章為多傳感器信息融合估計(jì)，主要介紹了信息融合的基本理論及估計(jì)融合的基本算法。第6章為多傳感器管理，主要介紹了傳感器管理的基本概念、所要解決的基本問(wèn)題和協(xié)同跟蹤中傳感器管理所要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。第7章為基于PSO算法的傳感器覆蓋優(yōu)化，主要介紹了PSO算法的基本原理、幾種改進(jìn)的PSO算法和PSO算法在傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中的應(yīng)用。第8章和第9章主要介紹了在數(shù)據(jù)丟失時(shí)，通過(guò)對(duì)傳感器進(jìn)行管理、對(duì)估計(jì)算法進(jìn)行修正、對(duì)傳感器進(jìn)行合理的分配來(lái)提高協(xié)同跟蹤的性能。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《多傳感器組網(wǎng)協(xié)同跟蹤的理論與方法》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章多傳感器協(xié)同跟蹤相關(guān)概念
1.1 引言
1.2 多傳感器協(xié)同跟蹤的概念
1.3 多傳感器協(xié)同跟蹤的基本組成
參考文獻(xiàn)
第2章目標(biāo)跟蹤算法
2.1 引言
2.2 狀態(tài)估計(jì)算法——Kalman濾波算法
2.3 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型
2.4 量測(cè)模型及坐標(biāo)系
參考文獻(xiàn)
第3章機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中狀態(tài)估計(jì)算法——KF算法
3.1 引言
3.2 修正卡爾曼濾波算法原理
3.3 基于高斯分布的AKF算法
3.4 基于最小新息協(xié)方差的AKF算法
3.5 基于最小估計(jì)協(xié)方差的AKF算法
參考文獻(xiàn)
第4章目標(biāo)運(yùn)動(dòng)建?！狢S模型的改進(jìn)
4.1 引言
4.2 自適應(yīng)CS模型
4.3 基于自適應(yīng)CS模型的IMM算法
參考文獻(xiàn)
第5章多傳感器信息融合估計(jì)
5.1 引言
5.2 信息融合基本理論
5.3 估計(jì)融合的基本算法
參考文獻(xiàn)
第6章多傳感器管理
6.1 傳感器管理的基本概念
6.2 傳感器管理的基本問(wèn)題
6.3 協(xié)同跟蹤中的傳感器管理
參考文獻(xiàn)
第7章基于PSO算法的傳感器覆蓋優(yōu)化
7.1 引言
7.2 PSO算法及改進(jìn)的PSO算法
7.3 粒子探索能力增強(qiáng)型PSO算法
7.4 基于改進(jìn)PSO算法的動(dòng)態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化
參考文獻(xiàn)
第8章數(shù)據(jù)丟失時(shí)多傳感器機(jī)動(dòng)目標(biāo)協(xié)同跟蹤算法
8.1 引言
8.2 數(shù)據(jù)丟失情況下的Kalman濾波算法
8.3 可移動(dòng)節(jié)點(diǎn)協(xié)同跟蹤算法
8.4 基于AMKF算法的可移動(dòng)傳感器節(jié)點(diǎn)協(xié)同跟蹤算法
參考文獻(xiàn)
第9章低檢測(cè)概率條件下多目標(biāo)協(xié)同跟蹤算法
9.1 引言
9.2 基于協(xié)方差矩陣的傳感器-目標(biāo)分配算法
9.3 基于最近鄰方法的傳感器-目標(biāo)分配算法
9.4 可移動(dòng)傳感器節(jié)點(diǎn)最近鄰傳感器-目標(biāo)分配算法
9.5 考慮跟蹤精度的可移動(dòng)傳感器節(jié)點(diǎn)最近鄰傳感器-目標(biāo)分配算法
參考文獻(xiàn)
附錄
附錄A 卡爾曼濾波方程的推導(dǎo)
附錄B 統(tǒng)計(jì)估計(jì)的基本理論及貝葉斯估計(jì)
附錄C 信息濾波器
附錄D 最小二乘估計(jì)
附錄E 最大似然估計(jì)