多传感器协同跟踪管理与应用
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九品
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作者单甘霖、段修生、吉兵、付强 著
出版社国防大学出版社
出版时间2020-12
装帧其他
货号新库房 P2
上书时间2024-08-14
商品详情
- 品相描述:九品
图书标准信息
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作者
单甘霖、段修生、吉兵、付强 著
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出版社
国防大学出版社
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出版时间
2020-12
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ISBN
9787118122374
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定价
48.00元
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装帧
其他
- 【内容简介】
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《多传感器协同跟踪管理与应用》主要介绍面向目标跟踪的多传感器协同管理技术,包括多传感器协同管理与数据融合技术的基本理论方法、典型的目标跟踪滤波理论、目标优先级评估方法、多传感器协同部署方法、基于跟踪精度控制的多传感器协同调度方法、基于辐射风险控制的多传感器协同调度方法以及多传感器指示引导方法等方面内容。
《多传感器协同跟踪管理与应用》可作为目标跟踪、多源信息融合、传感器管理等领域的研究生教材,也可作为相关研究领域科研人员的参考用书。
- 【目录】
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第1章 绪论
1.1 多传感器管理的基本概念
1.2 多传感器管理的内容及功能
1.2.1 多传感器管理的内容
1.2.2 多传感器管理的功能
1.3 多传感器管理的分类
1.4 多传感器管理的结构
1.4.1 集中式多传感器管理结构
1.4.2 分布式多传感器管理结构
1.4.3 混合式多传感器管理结构
1.5 多传感器数据融合技术
1.5.1 多传感器数据融合的概念
1.5.2 多传感器数据融合的分类
1.5.3 多传感器数据融合的方法
1.6 小结
参考文献
第2章 目标跟踪理论
2.1 基本模型
2.1.1 目标运动状态模型
2.1.2 传感器量测模型
2.2 目标跟踪滤波方法
2.2.1 卡尔曼滤波
2.2.2 扩展卡尔曼滤波
2.2.3 无迹卡尔曼滤波
2.2.4 粒子滤波
2.3 小结
参考文献
第3章 目标优先级排序
3.1 目标优先级的影响因素
3.2 基于解析函数的目标优先级排序
3.3 基于模糊集的目标优先级排序
3.3.1 Vague集基本理论
3.3.2 基于Vague集的日标优先级影响因素量化
3.3.3 基于Vague集的多日标决策问题描述
3.3.4 基于Vague集的TOPSIS法求解日标优先级
3.3.5 仿真与结果分析
3.4 基于神经网络的目标优先级排序
3.4.1 Elman神经网络
3.4.2 QPSO量子粒子群
3.4.3 基于QPSO的改进Elman神经网络
3.4.4 基于神经网络的目标优先级求解模型
3.4.5 仿真与结果分析
3.5 小结
参考文献
第4章 多传感器协同部署
4.1 基于探测概率的多传感器协同部署
4.1.1 传感器探测模型
4.1.2 战场地理约束
4.1.3 优化布站数学模型
4.1.4 优化布站求解算法
4.1.5 仿真与结果分析
4.2 基于定位精度的多传藤器协同部署
4.2.1 目标定位精度几何因子
4.2.2 仿真与结果分析
4.3 小结
参考文献
第5章 基于跟踪性能的多传感器协同调度
5.1 协方差控制思想
5.2 矩阵差异度量
5.3 基于预测协方差的多传感器资源稳态调度算法
5.3.1 算法介绍
5.3.2 仿真与结果分析
5.4 基于克拉美罗下界的多传感器资源稳态调度算法
5.4.1 算法介绍
5.4.2 仿真与结果分析
5.5 基于信息增益的多传感器资源自适应调度算法
5.6 基于协方差自适应的多传感器资源自适应调度算法
5.7 基于目标跟踪阶段划分的多传藤器资源自适应调度算法
5.7.1 日标跟踪阶段划分
5.7.2 基于日标跟踪阶段划分的多传感器资源自适应调度算法
5.7.3 仿真与结果分析
……
第6章 基于辐射风险的多传感器协同调度
第7章 面向目标搜索的异地配置下异类多传感器指示引导性质研究
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