《多传感器数据融合理论及应用》第二版
基本信息
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内容介绍
目录:
第1章 概述.
第2章 多传感器系统的应用及优势，大气对信号的衰减作用
2.1多传感器系统中数据融合的应用
2.2传感器的选择
2.3多传感器的优势
2.4信号波长对其在大气衰减中的影响
2.5雾的特征
2.6毫米波传感器的工作频率对其性能的影响
2.7雨和雾以毫米波雷达信号能量的吸收
2.8在雨中毫米波能量的反向反射
2.9红外传感器工作波长对性能的影响
2.10能见度度量
2.11红外能理在雨中的衰减
2.12洮 光系数值
2.13电磁波类传感器的优缺点小结
2.14大气与传感器系统的坟算机仿真模型
2.15小结
参考文献
第3章 数据融合算法与融合结构
3.1数据融合的定义
.3.2处理层1
3.3处理层2,3和4
3.4结构的定义
3.5数据融合处理过程
3.6数据融合的结构
3.7各传感器有效覆盖区域的配准和对覆盖区域大小的考虑
3.8小结
参考文献
第4章 贝叶斯推理
4.1贝叶斯法则
4.2贝叶斯推理和经典概率的推理的比较
4.3用来自两个传感器的不同类型的量测数据提高矿物地检测率
4.4小结
参考文献
第5章 Dempster-Shafer算法
5.1算法概述
5.2算法的实现
5.3支持度、似然度以及不确定区间..
5.4用 Dempster规则融合多传感器数据
5.5Dempster-Shafer与贝叶斯判决理论的比较
5.6小结
参考文献
第6章 人工神经网络
6.1人工神经网络的应用
6.2自适应线性组合器
6.3线性分类器
6.4线性分类器的容量
6.5非线性分类器
6.6非线性分类器的容量
6.7有监督和无监督学习
6.8有监督学习规则
6.9其他人工神经网络
6.10小结
参考文献
第7章表决融合
7.1传感器目标报表
7.2传感器检测空间
7.3系统检测概率
7.4应用实例
7.5传感器逻辑表决融合的硬件实现
7.6表决融合与D-S证据理论的比较
7.7小结
参考文献
第8章模糊逻辑和模糊神经网络
8.1模糊逻辑能提供合适解的条件
8.2模糊逻辑应用于汽车反锁刹车系统
8.3模糊系统中的基本元素
8.4模糊逻辑处理过程
8.5模糊质心的计算
8.6用模糊逻辑来控制倒立摆的平衡
8.7模糊逻辑用于多目标跟踪
8.8模糊神经网络
8.9小结
参考文献
第9章确定目标位置的被动数据关联
9.1直接接收信号融合
9.2角度数据融合
9.3分布式融合体系结构
9.4使用单个传感器的角度航迹计算目标径向距离
9.5小结
参考文献
附录A普朗克辐射定理和辐射转移
附录B传感器信任级别相交时的表决融合.
