信息融合技术及其应用

第1章 信息融合概述
1.1 多传感器数据融合概述
1.1.1 多传感器数据融合的概念
1.1.2 多传感器数据融合的基本原理
1.1.3 多传感器数据融合的级别
1.1.4 JDL融合模型
1.2 多源遥感影像数据融合概述
1.2.1 多源遥感影像数据融合的概念
1.2.2 多源遥感影像数据融合原理
1.2.3 多源遥感影像数据融合的评价指标
1.3 多分类器融合概述
1.3.1 多分类器融合的基本原理
1.3.2 多分类器融合的体系结构
1.3.3 多分类器融合的分类
1.3.4 多数投票法
1.3.5 BKS方法
参考文献
第2章 融合检测技术
2.1 假设检验
2.1.1 假设检验问题描述
2.1.2 似然比判决准则
2.2 融合检测系统结构模型
2.2.1 集中式融合检测结构
2.2.2 分布式融合检测结构
2.3 并行分布式融合检测
2.3.1 并行分布式融合检测系统结构
2.3.2 并行分布式最优检测
2.4 串行分布式融合检测
2.4.1 串行分布式融合检测系统结构
2.4.2 串行分布式最优检测
2.5 树状分布式融合检测
2.5.1 树状分布式融合检测系统结构
2.5.2 树状分布式最优检测
2.6 分布式恒虚警概率检测
2.6.1 CFAR检测
2.6.2 分布式CFAR检测
参考文献
第3章 状态估计技术
3.1 基本Kalman滤波
3.1.1 离散时间线性动态系统描述
3.1.2 基本Kalman滤波算法
3.1.3 a-p和a-p-y滤波
3.2 实用Kalman滤波算法
3.2.1 噪声相关的Kalman滤波
3.2.2 过程演化噪声为有色噪声的Kalman滤波
3.2.3 观测噪声为有色噪声的Kalman滤波
3.3 扩展Kalman滤波
3.3.1 离散时间非线性动态系统描述
3.3.2 扩展Kalman滤波算法
3.4 粒子滤波
3.4.1 Bayes滤波
3.4.2 蒙特卡洛方法
3.4.3 粒子滤波算法
3.5 不敏Kalman滤波
3.5.1 不敏变换
3.5.2 不敏Kalman滤波算法
参考文献
第4章 数据关联技术
4.1 数据关联概述
4.2 量测与航迹关联的最近邻方法
4.2.1 跟踪门
4.2.2 最近邻方法
4.3 量测与航迹关联的贝叶斯类方法
4.3.1 概率数据关联
4.3.2 联合概率数据关联
4.3.3 多假设法
4.4 量测与航迹关联的极大似然类方法
4.4.1 航迹分裂法
4.4.2 联合极大似然法
4.5 统计航迹关联算法
4.5.1 加权航迹关联法
4.5.2 修正航迹关联法
4.5.3 序贯航迹关联法
4.5.4 统计双门限航迹关联法I
4.5.5 最近邻航迹关联法
4.6 模糊航迹关联算法
4.6.1 模糊双门限航迹关联算法
4.6.2 基于模糊综合函数的航迹关联算法
参考文献
第5章 状态融合估计技术
5.1 状态融合估计的系统结构
5.2 集中式系统的状态融合估计
5.2.1 集中式系统模型
5.2.2 并行滤波算法
5.2.3 序贯滤波算法
5.3 分布式系统的状态融合估计
5.3.1 航迹融合结构
5.3.2 航迹融合中的各传感器估计误差相关的原因
5.3.3 航迹融合算法
5.4 异步状态融合估计
5.4.1 顺序量测异步融合0
5.4.2 非顺序量测异步融合
参考文献
第6章 基于Bayes理论的信息融合技术
6.1 基于Bayes理论的多传感器信息融合
6.1.1 Bayes推理
6.1.2 基于Bayes理论的多传感器特征信息融合
6.1.3 基于Bayes理论的多传感器决策信息融合
6.2 基于Bayes网络的信息融合
6.2.1 Bayes网络
6.2.2 动态Bayes网络
6.2.3 基于Bayes网络的多传感器信息融合
6.2.4 基于动态Bayes网络的主动信息融合
6.3 基于Bayes理论的多分类器信息融合
6.3.1 基于Bayes理论的多分类器合成规则
6.3.2 基于Bayes理论的多分类器置信水平合成参考文献
第7章 基于证据理论的信息融合技术
7.1 证据推理基础
7.1.1 辨识框架
7.1.2 基本概率赋值函数、信任函数、似真函数与共性函数
7.1.3 Dempster合成公式
7.1.4 冲突证据的合成
7.1.5 转移信任模型
7.2 基于证据理论的多传感器信息融合
7.2.1 基本框架
……
第8章 基于模糊集合论的信息融合技术
第9章 基于神经网络的信息融合技术
第10章 基于遗传算法的信息整合技术
第11章 态势估计技术
第12章 威胁估计技术
第13章 传感器管理技术
第14章 信息融合在军事中的应用
第15章 信息融合在模式识别中的应用
第16章 遥感图像融合技术与应用
参考文献