跟踪和传感器数据融合 [Tracking and Sensor Data Fusion] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] 沃尔夫冈（Wolfgang Koch） 著，何佳洲，顾浩，蒲勇，安瑾 译

图书标签:

• 跟踪
• 传感器融合
• 数据融合
• 目标跟踪
• 滤波算法
• 状态估计
• 多传感器系统
• 信息融合
• 机器人学
• 计算机视觉

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030453921

版次：1

商品编码：11781031

包装：平装

丛书名： 国外信息科学与技术优秀图书系列

外文名称：Tracking and Sensor Data Fusion

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：232

字数：294000##

内容简介

　　本书在第一部分提出了一个一致的传感器数据融合的方法学框架，采用贝叶斯框架将目标状态、其随时间演化概率模型和传感器内在特性等组合在一起，从而从存有缺陷的传感器观测和上下文信息中抽取出感兴趣的目标知识。在第二部分，作者结合自身的研究工作，讨论了先进传感器特性、目标特性和地理信息与融合系统集成应用，以及传感器管理等方面的内容。

目录

译者序
序
前言
第1章 传感器数据融合的概念和结构
1．1 主题
1．1．1 现代发展起源
1．1．2 通用技术基础
1．1．3 关于信息系统
1．2 作为应用科学分支的特征
1．2．1 传感器数据融合先驱
1．2．2 研究团体组织
1．2．3 重要出版平台
1．3 从不完整数据到态势图
1．3．1 典型方面讨论
1．3．2 方法评述
1．3．3 一个通用的传感器数据融合系统
1．3．4 融合性能度量
1．3．5 源于跟踪的态势元素
1．3．6 异常检测议题精选
1．4 传感器数据融合的未来展望
1．4．1 日常生活中的新应用
1．4．2 发展大趋势讨论
参考文献

第一部分 传感器数据融合：方法学框架
第2章 目标和传感器特征描述
2．1 状态量举例
2．2 目标演化模型
2．2．1 van．Keuk演化模型
2．2．2 交互式多模型
2．3 传感器似然函数
2．3．1 高斯似然函数
2．3．2 多传感器似然性
2．3．3 歧义数据的似然性
2．3．4 组合信号增强
2．3．5 扩展目标似然性
参考文献
第3章 贝叶斯知识传播
3．1 贝叶斯跟踪范例
3．1．1 特性方面
3．1．2 近似性点评
3．1．3 航迹与航迹融合
3．1．4 航迹起始初探
3．2 目标状态预测
3．2．1 卡尔曼预测
3．2．2 期望波门
3．2．3 交互多模型预测
3．3 数据更新：滤波
3．3．1 卡尔曼滤波
3．3．2 交互多模型滤波
3．3．3 多假设跟踪滤波
3．4 目标状态回溯
3．4．1 固定间隔平滑
3．4．2 连续时间回溯
3．4．3 交互多模型回溯
3．4．4 多假设跟踪回溯
3．4．5 一个实例讨论
参考文献
第4章 序贯航迹提取
4．1 良好分离的目标
4．1．1 序贯似然比检验
4．1．2 与跟踪相关的特性
4．1．3 与多假设跟踪的关系
4．2 群目标
4．2．1 广义似然比
4．2．2 关于群的势
参考文献
第5章 递归批处理
5．1 累积目标状态密度
5．1．1 闭式表达式
5．1．2 一般性讨论
5．1．3 失序量测
5．1．4 范例讨论
5．2 采用EM求解跟踪问题
5．2．1 数据增广方法
5．2．2 期望和*大化步骤
5．2．3 问题讨论
参考文献
第6章 航迹与航迹融合
6．1 全速率通信融合
6．1．1 Frenkel小航迹
6．1．2 小航迹融合
6．2 任意通信速率融合
6．2．1 高斯乘积密度
6．2．2 分布式滤波更新
6．2．3 分布式预测更新
6．2．4 分布式回溯更新
6．3 仿真例子讨论
参考文献

第二部分 传感器数据融合：应用精选
第7章 传感器高级特性集成
7．1 有限传感器分辨率
7．1．1 雷达分辨率模型
7．1．2 特定分辨率的似然函数
7．1．3 一个编队跟踪示例
7．1．4 分辨率：结果小结
7．2 GMTI雷达：多普勒盲区
7．2．1 空对地监视
7．2．2 一种多普勒盲区模型
7．2．3 GMTI跟踪要点
7．2．4 GMTI建模效果
7．3 主瓣干扰
7．3．1 对干扰机凹槽建模
7．3．2 可选跟踪滤波器
7．3．3 仿真结果精选
7．4 负传感器信息
7．4．1 一个无处不在的概念
7．4．2 从例子中得到的经验教训
参考文献
第8章 目标高级属性集成
8．1 MHT跟踪建模历史
8．1．1 IMM．MHT跟踪
8．1．2 性能评估
8．1．3 IMM—MHT：结论
8．2 扩展目标跟踪
8．2．1 通用形式
8．2．2 扩展目标预测
8．2．3 扩展目标滤波
8．2．4 扩展目标的运动学特征
8．2．5 仿真结果
8．2．6 结果小结
8．3 跟踪和识别
参考文献
第9章 地形信息集成
9．1 道路地图辅助的目标跟踪
9．1．1 道路段建模
9．1．2 道路约束密度
9．1．3 定量讨论
9．2 基于目标跟踪的道路地图提取
9．2．1 实用价值
9．2．2 道路节点重构
9．2．3 示例分析
9．2．4 小结
9．3 辐射源跟踪
9．3．1 多路径传播预测
9．3．2 粒子滤波方法
9．3．3 小结
参考文献
第10章 反馈到探测：传感器管理
10．1 敏捷波束雷达的信息流程
10．2 相控阵雷达的传感器建模
10．2．1 雷达散射截面抖动
10．2．2 平均接收信噪比
10．2．3 检测和量测处理
10．3 贝叶斯跟踪算法回顾
10．3．1 预测：分配决策基础
10．3．2 信号强度信息处理
10．4 自适应贝叶斯传感器管理
10．4．1 雷达回访时间自适应控制
10．4．2 雷达发射能量选择
10．4．3 贝叶斯局部搜索程序
10．5 数值仿真结果讨论
10．5．1 仿真剧情讨论
10．5．2 IMM建模设计要点
10．5．3 IMM建模增益
10．5．4 RCS估计质量
10．5．5 RCS模型失配
10．5．6 自适应能量管理
10．6 自适应传感器管理：结果汇总
参考文献

附录A
A．1 缩写词列表
A．2 符号列表
A．3 概率密度基础知识
A．4 分块矩阵求逆公式
A．5 高斯乘积公式
A．6 矩匹配近似
A．7 回溯：依赖性分析
A．8 高斯累积状态密度
A．9 克罗内克积的相关知识
A．10 扩展目标似然性的相关细节
A．11 矩阵变量密度的相关知识
参考文献
彩图

精彩书摘

　　《跟踪和传感器数据融合》：
　　1.3.4融合性能度量
　　在传感器数据融合中，潜在的“真实”态势通常是未知的。仅在一些昂贵且耗时的实验中，能够监控某个动态演化态势的某些方面，有时其精度也是有疑问的。由于这个原因，实验对于展示“概念验证”是非常有价值的，例如，对理解底层物理现象和运行问题。尽管如此，它们在性能评估和预测方面的用途有限。这便凸显了全面蒙特卡罗模拟在数据融合系统性能评估中的作用。
　　根据前面的讨论，传感器数据融合系统试图在传感器视场中的目标和态势图中已识别的目标航迹之间建立一一对应关系。严格上说，这只有在传感器性能和潜在目标场景都理想的条件下才有可能实现。对于给定的跟踪和融合系统，通过与上述理想日标对比，用所得的特征缺陷来衡量该系统的性能，这看起来是合理的。一般情况下，可以区分为两类缺陷：一类是由于输入数据不匹配导致的；另一类则是由于采用了非最优处理和不相符的应用约束条件所致。
　　如何选择性能度量或前面所讨沦的“缺陷度量”，与融合系统设计的实际情况相关，这里需要强调以下几方面。
　　（1）通常从传感器数据中提取出一条航迹时，会包括一段时间延迟。因此，可将对应的性能度量称为“提取延迟”，它描述了从传感器第一次检测到该目标到形成对应确认航迹之间的时间间隔。
　　（2）虚假航迹，也就是并不存在的或冗余的航迹，在高密度虚警或冗余数据（如杂波、干扰／欺骗）情形下是不可避免的。对应的“缺陷度量”是单位时间的平均虚假航迹数和虚假航迹的平均生存时间。
　　（3）同一个目标应当用同一条航迹来表示，直到该目标离开（相应传感器的）视场。相关的性能度量是正确航迹的平均生存时间、“身份切换”概率，以及一个目标不是由一条航迹表示的概率。
　　（4）航迹误差（如可由状态估计的误差协方差矩阵给出）应该尽可能小。进一步，目标特征估计值与实际值之间的偏差应当与生成的误差协方差矩阵相符（一致性），否则通常会发生“航迹丢失”。
　　在一个给定的应用中，通常没有一个简单的方法能在各种相互竞争的性能度量和用户需求之间获得一个合理的折中。对一项指标的优化，很可能导致其他性能指标的恶化，最终损害整个系统的性能。在具有更多挑战性条件的情况下，这一点尤其正确。
　　……

前言/序言

《精微之眼：洞察世界的定位与感知》 在这个信息爆炸的时代，我们赖以生存的环境正变得越来越复杂和动态。无论是自动驾驶汽车在车水马龙中穿梭，机器人手臂在精密制造线上运作，还是无人机在广阔天地中自主巡航，亦或是医疗设备在生命体征的细微波动中捕捉健康讯息，一个共同的挑战始终存在：如何精确地“看见”并理解周围的世界？《精微之眼：洞察世界的定位与感知》一书，正是为了应对这一核心挑战而生，它将引领读者深入探索那些隐藏在数据流背后的精妙原理，揭示如何将来自不同感官的零散信息汇聚成一幅连贯、准确的动态图景。 本书并非关于传统意义上的“追踪”，它所探讨的“追踪”是一种更深层次的理解，是对目标在时空中状态的持续估计和预测。这其中蕴含着一系列复杂而迷人的数学模型和算法，旨在从不确定、有噪声的数据中提炼出目标的真实轨迹。想象一下，当你试图分辨人群中某个熟悉的面孔，或者追踪一个在复杂场景中快速移动的物体时，你的大脑其实就在进行着某种形式的“追踪”。本书将这种直观的感知过程，转化为一套严谨的科学框架。 而“传感器数据融合”则更为关键，它如同为我们的“精微之眼”提供了多角度、多维度的“视野”。我们生活的世界并非仅能通过单一的传感器来感知。雷达可以探测远距离的目标，激光雷达则能描绘出高精度的三维环境，摄像头捕捉视觉信息，惯性测量单元（IMU）感知运动状态，GPS提供全局定位……每一种传感器都有其独特的优势和局限性。本书将深入解析，如何巧妙地将这些来自不同传感器、不同原理、不同精度的数据进行有机结合，克服单一传感器的不足，实现信息的互补和增强，从而获得比任何单一传感器都更加鲁棒、准确和全面的环境认知。 第一部分：感知的基石——数据之源与模型 在深入探讨融合之道前，我们首先需要理解构成这一切的基石：传感器的数据以及描述这些数据的数学模型。本部分将从最基础的原理出发，为读者搭建起坚实的认知框架。 传感器原理概览：我们将审视各种主流传感器的核心工作原理，包括但不限于： 视觉传感器：摄像头如何捕捉光影，理解像素信息，以及常见的图像预处理技术，如去噪、增强等。 距离传感器：激光雷达（LiDAR）的测距原理，超声波传感器的声波反射机制，以及红外传感器的热辐射感知。 定位传感器：全球导航卫星系统（GNSS）如GPS、北斗的工作模式，以及它们在不同环境下的精度表现。 惯性测量单元（IMU）：加速度计和陀螺仪如何测量线性加速度和角速度，以及它们在姿态估计中的作用。 其他传感器：毫米波雷达、超声波雷达等在自动驾驶和机器人领域日益重要的传感器类型。 我们将重点分析不同传感器在数据类型、精度、响应速度、环境适应性以及成本等方面的权衡，让读者能够根据实际应用需求，做出最优的传感器选择。 状态空间的艺术：要理解目标的运动，就必须将其置于一个抽象的“状态空间”中。本部分将详细介绍如何定义目标的状态，例如位置、速度、加速度、姿态角等。我们将探讨： 运动模型：描述目标如何在时空中演进。从最简单的匀速直线运动模型（CTRV），到更复杂的匀加速模型（CAR），以及考虑了转向和加减速的车辆动力学模型。我们将解析这些模型的数学形式，以及它们在不同场景下的适用性。 观测模型：描述传感器如何测量目标的状态。例如，一个雷达传感器如何将目标的真实位置转化为距离和方位角测量值，而摄像头传感器又如何将三维空间中的目标投影到二维图像平面。我们将分析传感器噪声的统计特性，以及它们如何影响观测的可靠性。 不确定性的度量：现实世界的数据总是充满不确定性。本部分将引入描述和量化这种不确定性的关键工具： 概率论基础：回顾概率分布、联合概率、条件概率等核心概念。 统计学工具：介绍均值、方差、协方差矩阵等统计量，以及如何使用它们来描述测量值的离散程度和变量之间的相关性。 误差传播：理解误差如何在计算过程中累积和传播，以及如何通过有效的模型设计来减小累积误差。 第二部分：融合的智慧——算法与实践 掌握了感知的基石，我们便可以开始探索将这些信息融合成一体的智慧——数据融合算法。本部分将是本书的核心，将详细解析各种主流的融合算法，并探讨其在实际应用中的考量。 概率滤波的经典之作： 卡尔曼滤波器（Kalman Filter, KF）：作为最经典的状态估计算法，我们将深入剖析其工作原理，包括状态预测和状态更新两个核心步骤。我们将详细讲解其数学推导，并分析其在高斯噪声假设下的最优性。 扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）：当系统的运动模型或观测模型是非线性时，KF就无法直接应用。EKF通过线性化非线性函数来逼近最优解，我们将详细讲解其线性化方法，以及它在实际应用中可能遇到的问题（如雅可比矩阵计算的复杂性，以及线性化可能带来的误差）。 无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）：UKF采用一种基于“无迹变换”的采样方法来处理非线性问题，它能够更准确地传递均值和协方差，避免了EKF中复杂的雅可比矩阵计算。我们将深入解析UKF的采样点选择策略和传播方式。 粒子滤波器（Particle Filter, PF）：当系统的非线性程度非常高，或者噪声分布非高斯时，粒子滤波器展现出强大的能力。PF通过大量随机样本（粒子）来近似后验概率分布，我们将讲解其重要性采样和重采样机制，并分析其在多峰分布场景下的优势。 多传感器数据的联合处理： 数据关联（Data Association）：在融合多个传感器数据时，如何确定当前传感器测量值对应于哪个已知目标，是至关重要的一步。我们将介绍多种数据关联技术，如最近邻法（Nearest Neighbor）、联合概率数据关联（JPDA）、多假设跟踪（MHT）等，并分析它们的优缺点及适用场景。 多目标跟踪（Multi-Target Tracking, MTT）：当场景中存在多个移动目标时，问题将变得更加复杂。本书将介绍多目标跟踪的基本框架，包括目标状态的估计、目标的生成与删除、以及目标身份的保持。 航迹融合（Track-to-Track Fusion）：当来自不同平台的传感器（例如，两辆车的传感器）需要进行信息融合时，我们将探讨航迹融合的策略，即将来自各个平台的独立跟踪结果进行组合，以获得更全局、更准确的目标认知。 实践中的考量与进阶： 同步与异步数据处理：不同传感器的数据采集频率可能不同，时间戳的处理和不同时间尺度数据的对齐是实现有效融合的关键。 鲁棒性与容错性：在实际应用中，传感器可能失效，或者数据可能存在异常。本书将探讨如何设计鲁棒的融合算法，使其能够应对部分传感器失效或数据异常的情况。 计算效率：对于实时性要求很高的应用，如自动驾驶，算法的计算效率至关重要。我们将讨论如何优化算法，以满足实时处理的需求。 新兴技术：简要介绍一些前沿的融合技术，如基于深度学习的传感器融合方法，以及它们在感知领域的潜力。 第三部分：应用之光——落地与展望 理论与算法的探索最终需要落地到实际应用。本部分将展示本书所介绍的技术如何在各个领域发挥关键作用，并对未来的发展方向进行展望。 典型应用场景解析： 自动驾驶：解析自动驾驶汽车如何通过激光雷达、摄像头、雷达等传感器融合，实现对周围环境的精确感知、障碍物检测与跟踪，以及路径规划。 机器人导航与定位：探讨机器人如何在未知环境中，利用IMU、激光雷达、视觉传感器等进行SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图），实现自主导航。 无人机监控与测绘：展示无人机如何通过相机、GPS、IMU等数据的融合，进行高精度的航拍、地形测绘以及目标跟踪。 智能交通系统：分析如何通过融合路侧传感器、车辆传感器的数据，实现对交通流量的监测、拥堵预测以及交通事件的识别。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）：解析AR/VR设备如何通过多种传感器融合，精确捕捉用户头部和身体的运动，实现虚拟与现实世界的无缝交互。 医疗诊断与监护：探讨如何融合生理传感器数据，实现对病人生命体征的实时监测、异常预警以及疾病的早期诊断。 未来的挑战与机遇： 更复杂的环境：随着应用场景的扩展，我们需要应对更加复杂、动态、甚至对抗性的环境。 大规模分布式融合：在物联网、智慧城市等场景下，如何实现海量传感器数据的有效融合，将是一个巨大的挑战。 可解释性与安全性：随着AI技术在感知领域的深入应用，如何保证融合结果的可解释性、可靠性和安全性，将越来越重要。 跨模态融合的深化：探索更多不同模态传感器（如声音、触觉）之间的融合，以获得更全面的感知能力。 《精微之眼：洞察世界的定位与感知》旨在为读者构建一个全面、深入且富有实践指导意义的知识体系。它将带领您从感知的源头出发，一步步掌握数据融合的精妙算法，并最终领略这些技术在现实世界中所释放出的巨大潜能。无论您是学生、研究人员，还是在相关领域工作的工程师，本书都将是您探索“看见”与“理解”世界奥秘的宝贵向导。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸接触到一本名为《跟踪和传感器数据融合》的书，虽然这本书的主题听起来可能有些技术性，但阅读体验却远超我的预期。它不仅仅是一本关于算法和数学公式的枯燥手册，更像是一扇通往理解复杂世界运作机制的窗户。作者以一种非常引人入胜的方式，将抽象的概念具象化，让我仿佛置身于一个由传感器编织而成的感知网络之中。书中的案例分析尤为出色，从自动驾驶汽车如何“看见”周围环境，到无人机如何在复杂的空间中导航，都描绘得淋漓尽致。读到这些部分时，我深刻体会到数据融合在现代科技中的核心作用，它将分散的、往往是噪声干扰的信息整合成一个连贯、精确的整体。这本书让我对“智能”的定义有了更深的思考，原来它并非源于某个单一的强大智能体，而是由无数个协同工作的“感知单元”汇聚而成。对于任何对人工智能、机器人技术、或者仅仅是对我们如何理解和与世界互动感到好奇的读者来说，这本书都绝对是值得一读的。它拓展了我的视野，让我对未来的科技发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

《跟踪和传感器数据融合》这本书带给我的感受，就像是参加了一场由顶尖科学家主导的深度思维工作坊。这本书的结构设计非常精巧，每一章都像一个精心搭建的积木，层层递进，引导读者逐步深入理解传感器数据融合的奥秘。作者并没有直接抛出复杂的数学模型，而是先从直观的物理场景出发，例如如何通过多个摄像头捕捉到同一物体的不同角度，或者如何结合雷达和激光雷达的信息来构建更精准的三维地图。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了理解门槛，即使是对相关领域稍有陌生的人，也能逐渐跟上作者的思路。我尤其欣赏书中对不同传感器类型特性及其优缺点的详细阐述，这让我能够更清晰地认识到，为何在实际应用中，单一传感器往往难以满足需求，而数据融合则成为了必然的选择。书中对概率论和统计学原理在数据融合中的应用也进行了深入的探讨，但作者的表述方式却非常清晰易懂，避免了过于晦涩的学术语言，使得这些重要的理论工具能够被更广泛的读者所理解和接受。

评分☆☆☆☆☆

第一次翻开《跟踪和传感器数据融合》时，我本以为会遇到一本充斥着晦涩公式和专业术语的书籍，但很快我的这种顾虑就被打消了。作者的写作风格非常独特，他似乎有一种魔力，能够将极其复杂的科学原理讲解得如同故事一般引人入胜。书中那些关于目标跟踪的章节，让我仿佛置身于一个动态的战场，通过各种传感器捕捉到的碎片信息，一点点勾勒出敌方目标的轨迹。而数据融合的部分，则像是在一个庞大的拼图游戏中，将来自不同传感器（例如摄像头、雷达、声纳）的碎片化信息巧妙地拼接在一起，最终形成一幅清晰、完整的画面。我尤其赞赏作者在解释不同融合算法时所采用的类比和图示，这些生动形象的表达方式，让我能够轻松理解卡尔曼滤波、粒子滤波等复杂算法的核心思想，而无需深入研究其背后的高深数学。这本书让我深刻体会到，科技的进步往往源于对基础科学原理的深刻理解和创新应用，而数据融合正是这样一个连接理论与实践的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

《跟踪和传感器数据融合》这本书为我打开了一个全新的视野，它让我看到了科技如何在无形中重塑我们的世界。在阅读过程中，我经常会联想到一些现实生活中的场景，例如我们在使用手机导航时，设备是如何整合GPS、Wi-Fi信号以及手机传感器数据，来为我们提供最精准的位置信息的。书中对这些过程的解释，让我恍然大悟，原来我们习以为常的便利背后，是如此精妙而复杂的科学原理在支撑。作者在书中对于不同数据源的权衡、信息融合中的不确定性处理以及误差传播的讨论，都让我受益匪浅。这些内容不仅是理论上的探讨，更是实际工程应用中不可或缺的考量。这本书的价值在于，它既有扎实的理论基础，又有丰富的实践指导，能够帮助读者从多个层面理解传感器数据融合技术。它让我认识到，未来的科技发展将越来越依赖于对多源异构信息的有效整合和智能分析，而这本书无疑为我们提供了一个学习和掌握这一关键技术的重要途径。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《跟踪和传感器数据融合》这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本关于“感知”哲学与实践的深度探索。它让我重新审视了我们日常生活中无处不在的传感器技术，以及它们是如何通过复杂的数据融合过程，构建出我们所认知的现实世界。作者在书中描绘的场景，从军事侦察到环境监测，从医疗诊断到智能家居，都生动地展现了数据融合技术的强大生命力。我发现，这本书的价值在于它不仅提供了“如何做”的技术细节，更重要的是阐述了“为什么这么做”的底层逻辑。它让我明白，在信息爆炸的时代，如何从海量、异构的数据中提取有价值的信息，并将其转化为可操作的洞察，已经成为了一项至关重要的能力。书中关于信息冗余、信息互补、以及如何处理不确定性和噪声的讨论，都为我提供了全新的思考维度。读完这本书，我感觉自己对“智慧”的理解又进了一步，它不再是单一的计算能力，而是信息整合、模式识别和预测决策的综合体现。

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