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戰(zhàn)場態(tài)勢感知與信息融合 版權信息
- ISBN：9787302534310
- 條形碼：9787302534310 ; 978-7-302-53431-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
戰(zhàn)場態(tài)勢感知與信息融合 本書特色
本教材以戰(zhàn)場態(tài)勢感知的形成過程為主要講解對象，要求學習完本教材后，能理解信息融合的基本步驟，了解每個步驟中的典型算法。*章對態(tài)勢感知的概念和模型進行講述；第二章是對常用戰(zhàn)場傳感器的介紹；第三章補充信息融合過程中需要使用的基本理論；第四章是雷達數(shù)據(jù)的處理；第五章是視頻數(shù)據(jù)的分析處理；第六章詳細介紹信息融合技術在軍事領域的應用。
戰(zhàn)場態(tài)勢感知與信息融合 內容簡介
本教材以戰(zhàn)場態(tài)勢感知的形成過程為主要講解對象，要求學習完本教材后，能理解信息融合的基本步驟，了解每個步驟中的典型算法。章對態(tài)勢感知的概念和模型進行講述；第二章是對常用戰(zhàn)場傳感器的介紹；第三章補充信息融合過程中需要使用的基本理論；第四章是雷達數(shù)據(jù)的處理；第五章是視頻數(shù)據(jù)的分析處理；第六章詳細介紹信息融合技術在軍事領域的應用。
戰(zhàn)場態(tài)勢感知與信息融合 目錄
第1章概述1
1.1戰(zhàn)場態(tài)勢的概念與模型1
1.1.1態(tài)勢感知模型1
1.1.2態(tài)勢感知的環(huán)節(jié)4
1.1.3態(tài)勢理論和邏輯模型4
1.1.4狀態(tài)轉換數(shù)據(jù)融合模型6
1.2數(shù)據(jù)融合及其模型7
1.2.1初始定義8
1.2.2JDL模型的演進8
1.2.3其他模型9
1.2.4戰(zhàn)場數(shù)據(jù)融合的五級模型9
1.3多傳感器態(tài)勢處理的關鍵技術11
1.3.1MTT面臨的挑戰(zhàn)12
1.3.2面向目標跟蹤的融合實現(xiàn)結構12
1.3.3關鍵技術14
1.4一致戰(zhàn)場態(tài)勢及其形成18
1.4.1NCW與FIOP18
1.4.2戰(zhàn)場態(tài)勢要素20
1.4.3COP20
1.4.4CTP22
1.4.5SIP22
1.4.6戰(zhàn)區(qū)COP的建立過程23
1.4.7小結25 第2章常用戰(zhàn)場傳感器26
2.1概述26
2.2雷達26
2.2.1雷達框圖27
2.2.2雷達方程30
2.2.3從雷達回波可獲取的信息31
2.2.4雷達頻率33
2.2.5脈沖多普勒雷達34
2.2.6脈沖壓縮40
2.3視頻傳感器44
2.3.1紅外傳感器44
2.3.2光學傳感器46
2.4電子偵察傳感器47
2.4.1ESM的測量功能47
2.4.2測角定位的原理49
2.4.3時差定位的原理53
2.5聲吶傳感器57
2.5.1聲吶的原理58
2.5.2拖曳線列陣聲吶59
2.5.3潛艇配備的聲吶60 第3章態(tài)勢信息處理的理論基礎62
3.1統(tǒng)計與判決理論62
3.1.1隨機數(shù)及其生成62
3.1.2假設檢驗68
3.1.3常用的統(tǒng)計模型69
3.2正交投影與*小二乘估計71
3.2.1引言71
3.2.2內積空間74
3.2.3正交投影矩陣76
3.2.4正交性原理84
3.2.5線性方程組的求解85
3.2.6廣義逆矩陣與線性方程組89
3.3*佳線性均方誤差估計與正交性原理91
3.3.1*佳線性均方誤差估計91
3.3.2KL變換與主成分分析93
3.4線性卡爾曼濾波97
3.5擴展卡爾曼濾波100
3.6不敏卡爾曼濾波102
3.6.1問題的描述103
3.6.2不敏變換107
3.6.3提高精度及sigma點集的優(yōu)化選擇110
3.6.4不敏濾波及其應用121
3.6.5總結與結論127
3.7粒子濾波128
3.7.1目標狀態(tài)濾波問題128
3.7.2粒子濾波器131
3.7.3重采樣132
3.7.4粒子濾波示例134
3.8屬性合成理論135
3.8.1貝葉斯方法135
3.8.2證據(jù)理論137 第4章雷達數(shù)據(jù)處理技術145
4.1多傳感器航跡起始145
4.1.1經典的航跡起始方法146
4.1.2基于Hough變換的航跡起始方法148
4.2雷達的航跡跟蹤156
4.2.1跟蹤門156
4.2.2經典的一維跟蹤模型157
4.2.3耦合跟蹤模型160
4.3被動傳感器的航跡跟蹤161
4.3.1擴展Kalman濾波法161
4.3.2修正增益EKF法162
4.3.3修正極坐標Kalman法162
4.4多傳感器航跡相關164
4.4.1航跡相關準則165
4.4.2兩節(jié)點時獨立序貫航跡關聯(lián)165
4.4.3多節(jié)點時獨立序貫航跡關聯(lián)166
4.4.4拓撲航跡相關法167
4.5多傳感器航跡融合171
4.5.1簡單凸組合航跡融合171
4.5.2修正互協(xié)方差航跡融合171
4.5.3信息矩陣航跡融合171
4.5.4協(xié)方差交叉算法172
4.6系統(tǒng)誤差估計172
4.6.1時間系統(tǒng)誤差的估計172
4.6.2探測系統(tǒng)誤差的估計177
4.6.3時間與探測系統(tǒng)誤差的聯(lián)合估計180 第5章戰(zhàn)場圖像處理技術185
5.1視覺目標特征185
5.1.1圖像底層特征185
5.1.2紋理特征192
5.1.3梯度直方圖199
5.1.4Harris角點及其改進201
5.1.5SIFT特征203
5.2視覺目標識別技術210
5.2.1運動目標檢測210
5.2.2基于字典的識別方法217
5.3視覺目標跟蹤技術222
5.3.1KLT跟蹤方法223
5.3.2均值漂移跟蹤方法225
5.3.3基于粒子濾波的視頻跟蹤229 第6章數(shù)據(jù)鏈中的信息融合技術234
6.1戰(zhàn)術數(shù)據(jù)鏈航跡處理技術234
6.1.1航跡消息235
6.1.2航跡處理流程236
6.1.3數(shù)據(jù)配準237
6.1.4航跡質量計算240
6.1.5航跡相關/解相關241
6.1.6報告職責242
6.1.7航跡協(xié)調242
6.1.8應用水平243
6.1.9小結244
6.2聯(lián)合戰(zhàn)術信息分發(fā)系統(tǒng)中的平臺定位245
6.2.1相對導航原理245
6.2.2相對導航架構246
6.2.3相對導航軟件的工作流程247
6.2.4相對導航的基本算法248
6.2.5定位精度的影響因素及仿真分析251
6.3武器協(xié)同數(shù)據(jù)鏈與單一綜合空情圖257
6.3.1CEC257
6.3.2SIAP起源與需求259
6.4戰(zhàn)場態(tài)勢質量評估266
6.4.1數(shù)據(jù)融合處理的測試與評估267
6.4.2測試工具: 測試平臺、仿真和標準數(shù)據(jù)庫270
6.4.3融合性與軍事效能的關系271
6.4.4小結274 參考文獻275
1.1戰(zhàn)場態(tài)勢的概念與模型1
1.1.1態(tài)勢感知模型1
1.1.2態(tài)勢感知的環(huán)節(jié)4
1.1.3態(tài)勢理論和邏輯模型4
1.1.4狀態(tài)轉換數(shù)據(jù)融合模型6
1.2數(shù)據(jù)融合及其模型7
1.2.1初始定義8
1.2.2JDL模型的演進8
1.2.3其他模型9
1.2.4戰(zhàn)場數(shù)據(jù)融合的五級模型9
1.3多傳感器態(tài)勢處理的關鍵技術11
1.3.1MTT面臨的挑戰(zhàn)12
1.3.2面向目標跟蹤的融合實現(xiàn)結構12
1.3.3關鍵技術14
1.4一致戰(zhàn)場態(tài)勢及其形成18
1.4.1NCW與FIOP18
1.4.2戰(zhàn)場態(tài)勢要素20
1.4.3COP20
1.4.4CTP22
1.4.5SIP22
1.4.6戰(zhàn)區(qū)COP的建立過程23
1.4.7小結25 第2章常用戰(zhàn)場傳感器26
2.1概述26
2.2雷達26
2.2.1雷達框圖27
2.2.2雷達方程30
2.2.3從雷達回波可獲取的信息31
2.2.4雷達頻率33
2.2.5脈沖多普勒雷達34
2.2.6脈沖壓縮40
2.3視頻傳感器44
2.3.1紅外傳感器44
2.3.2光學傳感器46
2.4電子偵察傳感器47
2.4.1ESM的測量功能47
2.4.2測角定位的原理49
2.4.3時差定位的原理53
2.5聲吶傳感器57
2.5.1聲吶的原理58
2.5.2拖曳線列陣聲吶59
2.5.3潛艇配備的聲吶60 第3章態(tài)勢信息處理的理論基礎62
3.1統(tǒng)計與判決理論62
3.1.1隨機數(shù)及其生成62
3.1.2假設檢驗68
3.1.3常用的統(tǒng)計模型69
3.2正交投影與*小二乘估計71
3.2.1引言71
3.2.2內積空間74
3.2.3正交投影矩陣76
3.2.4正交性原理84
3.2.5線性方程組的求解85
3.2.6廣義逆矩陣與線性方程組89
3.3*佳線性均方誤差估計與正交性原理91
3.3.1*佳線性均方誤差估計91
3.3.2KL變換與主成分分析93
3.4線性卡爾曼濾波97
3.5擴展卡爾曼濾波100
3.6不敏卡爾曼濾波102
3.6.1問題的描述103
3.6.2不敏變換107
3.6.3提高精度及sigma點集的優(yōu)化選擇110
3.6.4不敏濾波及其應用121
3.6.5總結與結論127
3.7粒子濾波128
3.7.1目標狀態(tài)濾波問題128
3.7.2粒子濾波器131
3.7.3重采樣132
3.7.4粒子濾波示例134
3.8屬性合成理論135
3.8.1貝葉斯方法135
3.8.2證據(jù)理論137 第4章雷達數(shù)據(jù)處理技術145
4.1多傳感器航跡起始145
4.1.1經典的航跡起始方法146
4.1.2基于Hough變換的航跡起始方法148
4.2雷達的航跡跟蹤156
4.2.1跟蹤門156
4.2.2經典的一維跟蹤模型157
4.2.3耦合跟蹤模型160
4.3被動傳感器的航跡跟蹤161
4.3.1擴展Kalman濾波法161
4.3.2修正增益EKF法162
4.3.3修正極坐標Kalman法162
4.4多傳感器航跡相關164
4.4.1航跡相關準則165
4.4.2兩節(jié)點時獨立序貫航跡關聯(lián)165
4.4.3多節(jié)點時獨立序貫航跡關聯(lián)166
4.4.4拓撲航跡相關法167
4.5多傳感器航跡融合171
4.5.1簡單凸組合航跡融合171
4.5.2修正互協(xié)方差航跡融合171
4.5.3信息矩陣航跡融合171
4.5.4協(xié)方差交叉算法172
4.6系統(tǒng)誤差估計172
4.6.1時間系統(tǒng)誤差的估計172
4.6.2探測系統(tǒng)誤差的估計177
4.6.3時間與探測系統(tǒng)誤差的聯(lián)合估計180 第5章戰(zhàn)場圖像處理技術185
5.1視覺目標特征185
5.1.1圖像底層特征185
5.1.2紋理特征192
5.1.3梯度直方圖199
5.1.4Harris角點及其改進201
5.1.5SIFT特征203
5.2視覺目標識別技術210
5.2.1運動目標檢測210
5.2.2基于字典的識別方法217
5.3視覺目標跟蹤技術222
5.3.1KLT跟蹤方法223
5.3.2均值漂移跟蹤方法225
5.3.3基于粒子濾波的視頻跟蹤229 第6章數(shù)據(jù)鏈中的信息融合技術234
6.1戰(zhàn)術數(shù)據(jù)鏈航跡處理技術234
6.1.1航跡消息235
6.1.2航跡處理流程236
6.1.3數(shù)據(jù)配準237
6.1.4航跡質量計算240
6.1.5航跡相關/解相關241
6.1.6報告職責242
6.1.7航跡協(xié)調242
6.1.8應用水平243
6.1.9小結244
6.2聯(lián)合戰(zhàn)術信息分發(fā)系統(tǒng)中的平臺定位245
6.2.1相對導航原理245
6.2.2相對導航架構246
6.2.3相對導航軟件的工作流程247
6.2.4相對導航的基本算法248
6.2.5定位精度的影響因素及仿真分析251
6.3武器協(xié)同數(shù)據(jù)鏈與單一綜合空情圖257
6.3.1CEC257
6.3.2SIAP起源與需求259
6.4戰(zhàn)場態(tài)勢質量評估266
6.4.1數(shù)據(jù)融合處理的測試與評估267
6.4.2測試工具: 測試平臺、仿真和標準數(shù)據(jù)庫270
6.4.3融合性與軍事效能的關系271
6.4.4小結274 參考文獻275
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戰(zhàn)場態(tài)勢感知與信息融合 作者簡介
趙文棟 博士，陸軍工程大學副教授，主要研究方向為計算機網(wǎng)絡、服務計算，先后主持幾十項軍內外科研項目，發(fā)表學術論文60余篇。曾獲多項軍隊科技進步獎。
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