多源信息融合理論與應用(第二版)（簡體書）

多源信息融合技術是研究對多源不確定性信息進行綜合處理及利用的理論和方法，即對來自多個信息源的信息進行多級別、多方面、多層次的處理，產生新的有意義的信息。
楊露菁編著的《多源信息融合理論與應用(第2版)》首先介紹多源信息融合的基本概念、基本模型，之後介紹多源信息融合的基本算法，包括多源檢測融合、多源屬性融合、多源狀態估計之數據關聯和狀態融合算法，然後介紹多傳感器管理技術和多源信息融合新技術，最後介紹了多源信息融合技術在軍事及民用領域的應用。
《多源信息融合理論與應用(第2版)》可作為電子科學與技術、通信與信息系統、控制科學與工程、系統工程等眾多學科專業的研究生教材，同時對有關專業領域的研究人員和工程技術人員也有重要的參考價值。

楊露菁編著的《多源信息融合理論與應用(第2版)》系統全面介紹了多源信息融合相關知識理論，本書可作為電子科學與技術、通信與信息系統、控制科學與工程、系統工程等眾多學科專業的研究生教材，同時對有關專業領域的研究人員和工程技術人員也有重要的參考價值。

第1章 多源信息融合概述
1.1 多源信息融合基本概念
1.1.1 多源信息融合的來源
1.1.2 多源信息融合的定義
1.1.3 多源信息融合的優勢
1.2 多源信息融合分類
1.2.1 按融合技術分類
1.2.2 按融合判決方式分類
1.2.3 按傳感器組合方式分類
1.2.4 按信息融合處理層次分類
1.2.5 按信息融合結構模型分類
1.2.6 按信息融合目的分類
1.2.7 按融合的信息類型分類
1.3 多源信息融合算法概述
1.4 多源信息融合系統的基本模型
1.4.1 多源信息融合的功能模型
1.4.2 信息融合系統的結構模型
1.4.3 信息融合模型
1.5 多源信息融合的歷史與現狀
本章小結
習題一
本章參考文獻
第2章 多源檢測融合原理
2.1 分布式融合檢測系統概述
2.1.1 分布式融合檢測系統
2.1.2 二元假設檢驗問題
2.2 分布式檢測融合策略
2.2.1 “與”融合檢測準則
2.2.2 “或”融合檢測準則
2.2.3 表決融合檢測準則
2.2.4 最大後驗概率融合檢測準則
2.2.5 neyman—pearson融合檢測準則
2.2.6 貝葉斯融合檢測準則
2.2.7 最小誤差概率準則
2.3 自適應決策融合分布式檢測系統
2.3.1 概述
2.3.2 求解參數的方程組及解析式
2.3.3 三傳感器的自適應決策融合算法
2.3.4 n傳感器的自適應決策融合算法
2.3.5 計算機仿真結果
本章小結
習題二
本章參考文獻
第3章 多源屬性融合原理
3.1 屬性融合算法概述
3.1.1 屬性融合算法分類
3.1.2 屬性融合算法概述
3.2 貝葉斯統計理論
3.2.1 概述
3.2.2 基于貝葉斯統計理論的信息融合
3.3 dempster—shafer證據理論
3.3.1 概述
3.3.2 基于dempster—shafer證據理論的信息融合
本章小結
習題三
本章參考文獻
第4章 多源狀態估計：數據關聯
4.1 狀態估計中的數據關聯理論
4.1.1 數據關聯與狀態估計的概念
4.1.2 數據關聯的應用分類
4.1.3 靜態數據關聯的數學方法
4.1.4 動態數據關聯和跟蹤算法分類
4.1.5 航跡數據關聯
4.2 各種數據關聯算法
4.2.1 最鄰近數據關聯
4.2.2 概率數據關聯
4.2.3 聯合概率數據關聯
4.2.4 全局最鄰近數據關聯
4.2.5 簡易聯合概率數據關聯
4.2.6 統計關聯方法
4.2.7 模糊關聯方法
4.2.8 其他關聯方法
4.2.9 各種關聯方法的評價
本章小結
習題四
本章參考文獻
第5章 多源狀態估計：狀態融合
5.1 狀態估計的數據融合理論
5.1.1 狀態估計概述
5.1.2 融合狀態估計器
5.2 各種航跡融合算法
5.2.1 卡爾曼加權融合算法
5.2.2 簡單航跡融合
5.2.3 協方差加權航跡融合
5.2.4 自適應航跡融合
5.2.5 相關航跡的非同步融合
5.2.6 模糊航跡融合
5.2.7 利用偽點跡的航跡融合方法
5.2.8 信息去相關算法
本章小結
習題五
本章參考文獻
第6章 多傳感器管理
6.1 多傳感器管理的基本概念
6.1.1 多傳感器管理的定義及功能
6.1.2 多傳感器管理系統的體系結構
6.1.3 多傳感器管理的原理及方法
6.2 指揮控制中的傳感器管理
6.2.1 指揮控制中的傳感器管理問題
6.2.2 指控系統中的多傳感器管理實例
6.2.3 自適應傳感器分配技術
6.3 基于效能函數的多傳感器管理系統
6.3.1 多傳感器管理系統的效能函數
6.3.2 多傳感器管理系統仿真
6.4 基于模糊邏輯和神經網絡的多傳感器管理
本章小結
習題六
本章參考文獻
第7章 多源信息融合新技術
7.1 神經網絡信息融合技術
7.1.1 信息融合模型的神經網絡表示
7.1.2 基于神經網絡的信息融合技術
7.1.3 基于神經網絡的融合識別的基本原理
7.2 模糊邏輯信息融合技術
7.2.1 模糊邏輯概述
7.2.2 多傳感器模糊關系函數的融合
7.2.3 基于可能性理論的信息融合應用
7.3 信息融合中的有關熵理論
7.3.1 有關熵的概念
7.3.2 觀測系統的信息融合問題
7.3.3 觀測決策融合系統的信息融合問題
7.3.4 融合系統的熵的結構關系
7.4 在信息融合系統中引人多智能體技術
7.4.1 多智能體系統
7.4.2 多智能體信息融合系統模型
7.4.3 信息融合方法中的多智能體技術
7.5 基于隨機集理論的信息融合技術
7.5.1 隨機(有限)集的基本思想和理論框架
7.5.2 隨機有限集方法在信息融合中的應用
7.5.3 發展方向和展望
本章小結
習題七
本章參考文獻
第8章 多源信息融合的軍事應用
8.1 雷達組網分布式檢測系統
8.1.1 雷達組網技術及布站方式
8.1.2 雷達組網檢測系統結構模型及性能分析
8.1.3 雷達網分布式檢測數學模型
8.1.4 組網雷達檢測融合性能仿真計算結果及結果簡析
8.2 信息融合技術在c3i系統中的應用
8.2.1 c3i系統的多信息源分析
8.2.2 c3i系統中信息融合的結構模型和功能模型
8.2.3 信息融合用于c3i系統的目標跟蹤
8.2.4 信息融合用于c3i系統的目標識別
8.2.5 多站多目標航跡處理
8.3 多傳感器組合導航系統
8.3.1 概述
8.3.2 組合導航系統的結構與算法
8.3.3 多傳感器組合導航的融合模型
8.3.4 組合導航系統未來發展趨勢和關鍵技術
8.4 多模復合制導信息融合技術
8.4.1 概述
8.4.2 被動／紅外復合制導的分層融合結構
本章小結
習題八
本章參考文獻
第9章 多源信息融合的其他應用
9.1 信息融合技術在網絡分布式入侵檢測系統中的應用
9.1.1 概述
9.1.2 信息融合分布式入侵檢測系統模型
9.1.3 分布式入侵檢測系統的融合方法
9.2 信息融合技術在智能機器人中的應用
9.2.1 概述
9.2.2 全區域覆蓋自主移動機器人信息融合系統體系結構
9.2.3 基于信息融合的移動機器人環境感知技術
9.3 信息融合技術在智能交通中的應用
9.3.1 概述
9.3.2 基于信息融合的車輛主動防碰撞控制系統
9.3.3 汽車自動導航與駕駛
9.4 信息融合技術在工業過程監控中的應用
9.4.1 概述
9.4.2 基于信息融合的故障診斷系統結構模型
9.4.3 電力系統中的信息融合故障診斷
9.5 多傳感器圖像融合技術與應用
9.5.1 概述
9.5.2 多傳感器圖像融合的處理層次與特點
9.5.3 不同傳感器組合的融合問題
9.5.4 像素層圖像融合方法
本章小結
習題九
本章參考文獻