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多感測器組網協同跟蹤的理論與方法

  • 作者：楊永建//程嗣怡//向建軍//南建國|責編:滿建康
  • 出版社：中國礦大
  • ISBN：9787564646578
  • 出版日期：2021/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：188
人民幣：RMB 50 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要對多感測器協同跟蹤中涉及的目標跟蹤、感測器管理、信息融合三方面的內容進行闡述。全書共分9章。第1章主要闡述了多感測器協同跟蹤的相關概念，包括多感測器協同跟蹤的概念及基本組成。第2章至第4章主要介紹了目標跟蹤演算法的組成和主要計算方法，並詳細敘述了三種修正卡爾曼濾波演算法和三種自適應CS模型的原理及其性能。第5章為多感測器信息融合估計，主要介紹了信息融合的基本理論及估計融合的基本演算法。第6章為多感測器管理，主要介紹了感測器管理的基本概念、所要解決的基本問題和協同跟蹤中感測器管理所要解決的關鍵問題。第7章為基於PSO演算法的感測器覆蓋優化，主要介紹了PSO演算法的基本原理、幾種改進的PSO演算法和PSO演算法在感測器網路覆蓋優化中的應用。第8章和第9章主要介紹了在數據丟失時，通過對感測器進行管理、對估計演算法進行修正、對感測器進行合理的分配來提高協同跟蹤的性能。
作者介紹
楊永建//程嗣怡//向建軍//南建國|責編:滿建康
目錄
第1章  多感測器協同跟蹤相關概念
  1.1  引言
  1.2  多感測器協同跟蹤的概念
  1.3  多感測器協同跟蹤的基本組成
  參考文獻
第2章  目標跟蹤演算法
  2.1  引言
  2.2  狀態估計演算法——Kalman濾波演算法
  2.3  目標運動模型
  2.4  量測模型及坐標系
  參考文獻
第3章  機動目標跟蹤中狀態估計演算法——KF演算法
  3.1  引言
  3.2  修正卡爾曼濾波演算法原理
  3.3  基於高斯分佈的AKF演算法
  3.4  基於最小新息協方差的AKF演算法
  3.5  基於最小估計協方差的AKF演算法
  參考文獻
第4章  目標運動建模——CS模型的改進
  4.1  引言
  4.2  自適應CS模型
  4.3  基於自適應CS模型的IMM演算法
  參考文獻
第5章  多感測器信息融合估計
  5.1  引言
  5.2  信息融合基本理論
  5.3  估計融合的基本演算法
  參考文獻
第6章  多感測器管理
  6.1  感測器管理的基本概念
  6.2  感測器管理的基本問題
  6.3  協同跟蹤中的感測器管理
  參考文獻
第7章  基於PSO演算法的感測器覆蓋優化
  7.1  引言
  7.2  PSO演算法及改進的PSO演算法
  7.3  粒子探索能力增強型PSO演算法
  7.4  基於改進PSO演算法的動態感測器網路覆蓋優化
  參考文獻
第8章  數據丟失時多感測器機動目標協同跟蹤演算法
  8.1  引言
  8.2  數據丟失情況下的Kalman濾波演算法
  8.3  可移動節點協同跟蹤演算法
  8.4  基於AMKF演算法的可移動感測器節點協同跟蹤演算法
  參考文獻
第9章  低檢測概率條件下多目標協同跟蹤演算法
  9.1  引言
  9.2  基於協方差矩陣的感測器-目標分配演算法
  9.3  基於最近鄰方法的感測器-目標分配演算法
  9.4  可移動感測器節點最近鄰感測器-目標分配演算法

  9.5  考慮跟蹤精度的可移動感測器節點最近鄰感測器-目標分配演算法
  參考文獻
附錄
  附錄A  卡爾曼濾波方程的推導
  附錄B  統計估計的基本理論及貝葉斯估計
  附錄C  信息濾波器
  附錄D  最小二乘估計
  附錄E  最大似然估計

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