遥感科学的控制论基础 晏磊,谭翔,景欣,陈瑞 著 晏磊 赵海盟 谭翔 杨锦发 译 专业科技 文轩网

第一章 遥感信息自动化定量化的控制论基础 1.1 遥感信息及其自动化与定量化 1.1.1 遥感信息的四大环节与三个断点 1.1.2 遥感信息的实时化 1.1.3 遥感信息的定量化 1.2 遥感信息中的系统控制论 1.2.1 遥感信息定量化中必须引入的系统控制论方法 1.2.2 控制模型理论 1.2.3 遥感控制论的技术方法 1.3 遥感控制论的初步应用 1.3.1 空天信息监测体系控制流图 1.3.2 无人机遥感自动化 1.3.3 基于地学特征与遥感手段结合的辅助导航匹配方法 第二章 基于遥感控制论的自然地理系统流图表达 2.1控制论基本定义与传递函数流图表达 2.1.1控制论的基本定义 2.1.2传递函数的流图表达 2.2土壤肥力框图与流图的传递函数化简 2.3梅森增益公式定义与及对土壤肥力框图化简 2.3.1梅森增益公式定义 2.3.2梅森增益公式对土壤肥力框图化简 2.4土壤肥力传递函数不同条件的分解分析 第三章 自然地理系统状态空间微分方程组构建及传递函数代数求解 3.1现态-目标结合的空间状态方程与微分方程组动态表征 3.1.1 空间状态方程与线性系统的微分形式 3.1.2 传统微分方程组的求解 3.2拉普拉斯时域-复数域正变换基本定义 3.2.1复数域空间 3.2.2 拉普拉斯正变换 3.2.3 拉普拉斯变换的性质 3.3微分方程的拉普拉斯代数方程转换 3.3.1 时间域到复数域转换的必要性 3.3.2拉普拉斯变换与傅里叶变换的比较 3.3.3拉普拉斯变换与经典法比较 3.4 自然系统中微分方程组的构建与求解 3.4.1 状态预测方程-人类在生态系统中的能动校正控制 3.4.2 拉普拉斯代数方程求解 3.5时频域转换的一些重要公式 第四章 传递函数、流图与空间状态微分方程组的反向变换 4.1传递函数因式分解后的不同流图表达方式 4.2传递函数流图反变换为空间状态微分方程组 4.2.1 拉普拉斯反变换 4.2.2 传递函数、流图、空间状态方程表达的等价性 4.3自然系统中拉氏反变换的应用 4.3.1 状态预测方程-人类在生态系统中的能动校正控制 4.3.2 拉普拉斯反变换代数方程求解 4.4遥感稳健系统实现的本质启迪 4.4.1控制系统的干扰 4.4.2闭环控制的能动机理 4.4.3 稳健系统的实现 第五章 线性系统的可控性和可观性 5.1 问题 5.2 线性定常连续系统的可控性 5.2.1 线性定常连续系统状态可控性的定义 5.2.2 可控性的判别准则 5.2.3 可控标准型问题 5.2.4 输出可控性 5.3 线性定常连续系统的可观测性 5.3.1 可观测性的定义 5.3.2 线性定常连续系统可观测性的判别准则 5.3.3 可观测标准型 5.4 线性系统可控性与可观测性的对偶关系 5.5 可控性、可观测性与传递函数矩阵的关系 5.5.1 传递函数矩阵 5.5.2MIMO系统的开环传递函数矩阵和闭环传递函数矩阵 5.5.3 传递函数矩阵的实现问题 5.5.4 可控性、可观测性与传递函数矩阵的关系 5.6 线性定常系统的规范分解 5.7 控制论在遥感学科中的应用实例分析 第六章 遥感观测目标信息的自动化表达及趋势估计 6.1 遥感观测目标信息的自动化表达 6.2 遥感观测目标信息的平滑 6.2.1邻近点比较法 6.2.2移动平均法 6.2.3指数平均法 6.2.4 空间平滑 6.3 遥感观测目标信息的滤波 6.3.1 卡尔曼滤波的定义 6.3.2 卡尔曼滤波的推导 6.3.4卡尔曼滤波的研究进展 6.4遥感观测目标信息的估计理论 6.4.1维纳状态估计 6.4.2最小二乘法及其应用 6.4.3极大似然估计及其应用 第七章 基于变权重泛函的多源信息智能融合及并行计算 7.1信息智能融合定义 7.1.1信息智能融合定义 7.1.2单端点多传感器智能融合 7.2 多级端点多传感器融合的变权重泛函表征 7.2.1 城市交通信息流智能融合的重要意义 7.2.2 交通信息流的变权重泛函表征 7.2.3 交通信息流的数学模型 7.2.4 基于加权平均的车速检测 7.3信息的并行计算定义与表征 7.3.1并行计算定义 7.3.2 组合导航并行计算研究 7.4控制与量测方程并行运算表征 7.4.1 并行道路匹配算法意义 7.4.2 道路匹配算法的基本问题 7.4.3 并行道路匹配算法实现 第八章 基于实时性要求的冗余容错与Fuzzy降阶控制 8.1信息冗余—智能容错的定义 8.1.1空间信息的冗余 8.1.2空间信息的智能容错与可靠性 8.2用于角速率转台的伺服机构容错智能控制器研制 8.2.1组合导航平台中的容错问题 8.2.2基本系统构成与角速率的闭环实现 8.2.3角速率冗余控制及故障下的系统重构 8.3模糊（Fuzzy）降阶智能控制技术 8.3.1模糊控制概述 8.3.2模糊数学 8.4降阶模糊控制实现 8.4.1转台伺服控制器的模糊理论运用 8.4.2故障区域阈值计算 第九章 基于复杂背景的噪声集员辨识与模型均匀检验 9.1有界噪声误差的结构集员辨识 9.1.1集员辨识基本概念 9.1.2有界误差模型的一种结构辨识方法 9.2集员辨识的误差补偿模型 9.2.1光纤陀螺的UBB误差模型 9.2.2集员辨识在光纤陀螺误差补偿中的应用 9.3模型均匀设计检验控制技术 9.3.1基于正交表的准均匀设计 9.3.2U*均匀设计的均匀性研究 9.4系统辨识与光纤速率陀螺试验中的均匀设计 9.4.1系统辨识中输入信号的很优均匀设计 9.4.2光纤速率陀螺试验的均匀设计 第十章 遥感观测系统控制论表达的一体化 10.1. 遥感观测及平台控制系统 10.2. 实时化、智能化的模型基础 10.2.1一体化与自动化理论研究 10.2.2基于观测对象驱动的智能化基础 10.2.3基于传感器物理手段的智能化基础 10.3. 数据获取与处理的实时化基础 10.3.1数据获取的实时化基础 10.3.1序列信息处理的实时化基础 10.3.2图像信息处理的实时化基础 10.3.3实时化智能化系统原型 10.4. 无人机遥感设备的自动化控制系统 第十一章 遥感定标控制论 11.1. 遥感定标中的“黑箱”模型问题 11.1.1 光学遥感成像过程与定量反演 11.1.2 现有辐射定标黑箱模型存在的问题 11.2. 光学遥感辐射定标模型中的系统参量分解与误差分析 11.2.1 光学遥感成像系统中的能量传输链路与辐射定标模型 11.2.2 光学遥感成像系统辐射定标模型的误差分析 11.3. 基于辐射定标系统参量分解模型的控制论应用 11.3.1 遥感影像质量与系统参数影响 11.3.2 辐射定标系统参量分解模型与光学遥感自适应成像 11.4. 几个典型遥感控制模型案例 11.4.1 偏振导航定位 11.4.2 水体污染模型 11.4.3 土壤肥力分析 11.4.4 土地利用动态变化预测 第十二章 空间信息移动控制论 12.1 随机交通流的理论基础 12.1.1 交通流理论基础 12.1.2交通流理论三要素及其关系 12.2 目标道路交通信息分析与预测 12.2.1 机场高速路车流速度分析 12.2.2 卡尔曼滤波方法交通信息预测 12.3 动态目标群轨迹数据自适应采集传输机制 12.3.1 自适应采集算法设计 12.3.2 自适应采集试验与分析 12.4 自适应采集传输的控制体系结构与控制对象传递函数表征 12.4.1 自适应采集传输控制总体结构 12.4.2 控制对象传递函数建模步骤 12.5 动态目标群采集传输仿真系统构建 12.5.1 仿真系统结构 12.5.2 自适应采集终端模拟