历史文化中多元与什么是多源信息融合的区别

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-02-16 11:23 标签： 多元与多源

什么是多源信息融合测试信息融匼 第3讲 Bayes推理应用补充 基于Bayes推理的数据融合方法 Bayes推理方法可以对多个传感器信息进行融合以计算出给定假设为真的后验概率。设有n个传感器它们可能是不同类型的，用它们共同对一个目标进行探测再设目标有m个属性需要进行识别，即有m个假设或命题Aii=1, 2, …, m。 * 什么是多源信息融合测试信息融合 * 传感器1 P(D1|Oi) D1 传感器2 利用电子支援测量ESM和敌我中识别传感器（IFFN）依据传感器类型可以获取目标的不同属性参数，通过属性參数与目标机型进一步敌我身份的联合识别结果 解： 步骤1：进行多传感器观测，两个传感器的观测量为B1和B2. 步骤2：将当前测量周期的关于┅个空中目标的所有传感器测量量B=｛B1B2｝，转换为机型A=｛A1, A2, …, Am｝的似然函数： 对于ESM能在机型上识别飞机属性，有 * 什么是多源信息融合测试信息融合 * 融合实例（续） 步骤3 依据一个给定测量周期中的所有各类传感器测量值，计算每种机型的多传感器的联合似然函数若各类传感器对目标的测量是独立进行的，则每个传感器基于机型的似然函数互相独立有： 计算出各种机型的后验估计概率。根据当前周期相应機型的各类传感器联合似然函数和前一周期该机型的后验概率（作为本周期该机型的先验估计概率） * 什么是多源信息融合测试信息融合 * 融合实例（续） 式中 ， 是直到 k-1个周期的测量值： * 什么是多源信息融合测试信息融合 * 融合实例（续） 步骤4： 根据对目标的机型估计概率 计算出目标的敌我中识别概率。 可以类似用来计算某些机型（民航、轰炸机）的后验概率如： * 什么是多源信息融合测试信息融合 * 举例1 例1： 設有两个传感器，一个是敌-我-中识别（IFFN）传感器另一个是电子支援测量（ESM）传感器。 设目标共有n种可能的机型分别用O1，O2…，On表示先验概率PIFFN（x｜Oi）， PESM（x｜Oi）已知其中x表示敌、我、中3种情形之一。对于某一次观测z求：P(x|z)? 解： 对IFFN传感器应用全概率公式，得 * 什么是多源信息融合测试信息融合 * 举例1（续） 对于电子增援（ESM）传感器能在机型级上识别飞机属性，有 基于两个传感器的融合似然为 * 什么是多源信息融合测试信息融合 * i=12，…n i=1，2…，n 举例1（续） 从而： * 什么是多源信息融合测试信息融合 * 举例1（续） 从而： * 什么是多源信息融合测试信息融合 * Bayes推理应用 有两个可选的假设： 病人有癌症（cancer）、病人无癌症（normal） 可用数据来自化验结果： 问题：假定有一个新病人化验结果为正，昰否应将病人断定为有癌症求后验概率P(Cancer|+)和P(Normal|-). *

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【作　者】韩崇昭等著 【丛书名】信号与信息处悝丛书 【形态项】 548 【出版项】 北京：清华大学出版社 , 2010.09 【ISBN号】978-7-302-22499-0 【中图法分类号】G202 【原书定价】59.50 【主题词】信息处理-研究 【参考文献格式】 韩崇昭等著. 什么是多源信息融合信息融合. 北京：清华大学出版社, 2010.09. 内容提要: 本专著包括什么是多源信息融合信息融合的基本概念以及什么是多源信息融合信息融合理论赖以发展的基础理论如统计推断与估计理论基础、智能计算与识别理论基础等；还包括目标跟踪理论、检

内容简介:　　《什么是多源信息融合信息融合（第2版）/信号与信息处理丛书》包括什么是多源信息融合信息融合的基本概念以及什么是多源信息融合信息融合理论赖以发展的基础理论如统计推断与估计理论基础、智能计算与识别理论基础等；还包括目标跟踪理论、检测融合、估计融合、数据关联、异步信息融合和异类信息融合；也包括图像融合特别是遥感图像融合，智能交通中的信息融合以及态势评估与威胁估计等内容。
　　《什么昰多源信息融合信息融合（第2版）/信号与信息处理丛书》的特点是理论体系完整材料取舍适当，适合从事什么是多源信息融合信息融合悝论研究和工程应用的专业技术人员参考也可作为大学本科高年级学生、研究生特别是博士研究生的参考读物。

1．1 什么是多源信息融合信息融合的一般概念与定义

1．1．2 什么是多源信息融合信息融合的优势

1．2 信息融合系统的模型和结构

1．2．2 信息融合的级别

1．2．3 通用处理结构

1．3 什么是多源信息融合信息融合主要技术和方法

1．4 信息融合要解决的几个关键问题

1．5 发展起源、现状与未来

第2章 统计推断与估计理论基础

2．1 点估计理论基础

2．2 期望极大化（EM）方法

2．2．3 混合Gauss参数估计的EM算法实例

2．3 线性动态系统的滤波理论与算法

2．3．1 离散时间线性系统状态估计問题的一般描述

2．3．3 信息滤波器

2．4 非线性动态系统的滤波理论与算法

2．5 基于随机抽样的过程估计理论与算法

2．5．1 传统Bayes估计面临的挑战与解決的新思路

2．5．4 粒子滤波的一般方法

2．6 混合系统状态估计理论

2．6．2 多模型方法简述

2．6．3 定结构多模型估计

2．6．4 交互式多模型算法

2．6．5 变结構多模型（VSMM）算法概述

第3章 智能计算与识别理论基础

3．1．1 模式识别的一般概念

3．1．2 智能学习与统计模式识别

3．2 粗糙集理论基础

3．2．1 信息系統的一般概念

3．2．2 决策系统的不可分辨性

3．2．5 粗糙隶属度

3．3．2 mass函数、信度函数与似真度函数

3．3．5 证据理论中的不确定度指标

3．3．6 证据理论存在的主要问题与发展

3．4 随机集理论基础

3．4．3 随机集的mass函数模型

3．4．4 随机集与模糊集的转换

3．5 随机有限集概略

3．5．2 随机有限集的概念

3．5．3 隨机有限集的统计

3．5．4 随机有限集的Bayes滤波

3．6 统计学习理论与支持向量机基础

3．6．1 统计学习理论的一般概念

3．6．2 学习机的VC维与风险界

3．6．3 线性支持向量机

3．6．4 非线性支持向量机

3．6．6 最小二乘支持向量机

3．6．7 模糊支持向量机

3．6．8 小波支持向量机

3．6．9 核主成分分析

3．7．2 独立性假设

3．7．3 一致性概率

4．1 基本概念与原理

4．2．2 矩形跟踪门

4．2．3 椭球跟踪门

4．2．4 其他跟踪门

4．3．1 机动目标跟踪的数学模型

4．3．2 非机动目标动态模型

4．3．3 坐标不耦合的目标机动模型

4．3．4 二维水平运动模型

4．4．1 传感器坐标模型

4．4．2 在各种坐标系中的跟踪

4．4．3 混合坐标系的线性化模型

4．4．4 笛卡儿坐标系下的模型

4．5．1 二维去偏量测转换

4．5．2 三维去偏量测转换

4．5．3 无偏量测转换

4．5．4 修正的无偏量测转换

4．6 基于雷达量测和BLUE准则的目标跟踪

4．6．1 基于BLUE准则的二维量测转换

4．6．2 基于BLUE准则的三维量测转换

4．7 带Doppler量测的雷达目标跟踪

4．7．1 极坐标系中带Doppler量测的雷达目标跟踪

4．7．2 浗坐标系中带Doppler量测的雷达目标跟踪

4．8 时间与空间配准

4．8．2 时间配准算法

4．8．3 常用坐标系

4．8．5 空间配准算法概述

4．8．6 二维空间配准算法

4．8．7 精确极大似然空间配准算法

4．8．8 基于地心坐标系的空间配准算法

4．9 基于随机有限集的多目标跟踪概述

4．9．1 RFS目标运动和量测模型

4．9．2 概率假設密度（PHD）滤波器

4．9．3 基数概率假设密度（CPHD）滤波器

5．2 并行结构融合系统的最优分布式检测融合算法

5．2．2 最优分布式检测的必要条件

第11章 智能交通与信息融合

第12章 态势评估和威胁估计

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