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正版新书]多源信息融合理论及应用潘泉 等 编9787302301271
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第1章 绪论
1.1 多源信息融合的一般概念
1.1.1 多源信息融合的提出及定义
1.1.2 多源信息融合的优势
1.2 多源信息融合的功能模型
1.2.1 经典的功能模型
1.2.2 其他功能模型
1.3 多源信息融合的系统结构
1.3.1 集中式结构
1.3.2 分布式结构
1.3.3 混合式结构
1.4 多源信息融合中的数学方法
1.4.1 估计理论方法
1.4.2 不确定性推理方法
1.4.3 智能计算与模式识别理论
1.5 多源信息融合的发展过程及研究现状
1.6 多源信息融合的应用
1.6.1 民事上的应用
1.6.2 军事上的应用
习题
参考文献
第2章 估计理论
2.1 估计准则
2.1.1 最小二乘估计和加权最小二乘估计
2.1.2 最小方差估计和线性最小方差估计
2.1.3 极大似然估计和极大后验估计
2.2 很优贝叶斯滤波
2.3 线性动态系统状态滤波
2.3.1 卡尔曼滤波器
2.3.2 信息滤波器
2.4 非线性动态系统状态滤波
2.4.1 扩展卡尔曼滤波器
2.4.2 强跟踪滤波器
2.4.3 UT变换和UKF
2.4.4 差分滤波器
2.4.5 粒子滤波器
2.5 混合系统多模型估计
2.5.1 一般描述
2.5.2 多模型估计实现
2.5.3 定结构多模型估计
2.5.4 交互式多模型算法
2.5.5 变结构多模型算法
2.6 期望优选化方法
2.6.1 概述
2.6.2 EM算法描述
2.6.3 混合高斯参数估计的EM算法实例
习题
参考文献
……
第3章 不确定性推理理论
第4章 信息融合其他数学基础
第5章 检测融合
第6章 估计融合
第7章 识别融合
第8章 图像融合
第9章 时间与空间对准
第10章 目标跟踪
第11章 数据关联
第12章 组合导航与信息融合
第13章 态势评估与威胁估计
第14章 信息融合中的性能评估
第15章 传感器管理
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