現(xiàn)代目標跟蹤與信息融合

前言

　　目標跟蹤和信息融合是軍事控制和決策系統(tǒng)最基本的兩項功能。目標跟蹤就是利用傳感器探測的目標信息來確定目標的位置和運動參數(shù)，如目標的位置、速度、航向、加速度等。信息融合是綜合利用多個來源的信息，從中提取某種意義下質量高于任何單一信息的綜合信息的過程。這里綜合信息質量提高的含義是廣泛的，它可以指提高信息的精度，也可以是降低信息中的模糊性，還可以指衍生新的信息?！　≡诂F(xiàn)代軍事系統(tǒng)中，目標跟蹤和信息融合是緊密聯(lián)系在一起的。事實上，信息融合起源于軍事多傳感器系統(tǒng)，當時稱為數(shù)據(jù)融合或傳感器融合。其中最早面l臨的問題、也是最核心的問題就是多傳感器多目標跟蹤問題。由于信息融合與目標跟蹤之間的這種淵源關系，把它們放在一起研究是有益的，本書正是朝這個方向的一種嘗試。　　現(xiàn)代軍事系統(tǒng)面臨的目標跟蹤和信息融合問題是極富挑戰(zhàn)性的。信息源多、信息類型雜、信息量巨大、信息質量差且富含誘騙，要從這樣的信息環(huán)境中快速、準確、完整地提取出我們所感興趣的戰(zhàn)場態(tài)勢和環(huán)境圖景來，難度極大，需要解決的問題極多?！　”緯推渲械囊恍┖诵膯栴}進行了探討，主要研究了在上述應用環(huán)境下獲取目標運動和身份兩類信息的有關技術和方法。全書共分8章。第1章探討多傳感器目標檢測的數(shù)據(jù)融合，主要介紹了利用分布式多傳感器探測目標的結果，來綜合得出目標是否存在的判決技術。接下來的兩章介紹被廣泛應用于目標身份信息融合的不確定性推理技術。其中第2章介紹概率推理和證據(jù)推理。概率推理以概率論和經(jīng)典的Bayes定律為基礎，對“發(fā)生與否不確定”的多源信息進行綜合。證據(jù)推理則以Dempster-shafer證據(jù)論為基礎，試圖對含有“分不開”和“不知道”這樣缺陷的多源信息進行綜合。然而，該章中的研究結論卻表明：近年來廣為人們追捧的證據(jù)論是存在致命缺陷的、不可信的。第3章介紹模糊推理，它以zadeh模糊集合論為基礎，處理現(xiàn)實推理問題中廣泛存在的信息模糊性，即解決推理所涉信息存在“內涵或外延不清晰”這類缺陷的問題。

內容概要

目標跟蹤是人們運用各種觀測和計算手段，實現(xiàn)主體對被關注運動客體狀態(tài)建模、估計、跟蹤的過程。利用這一技術，可以及時對陸、海、空、天中的運動目標進行預警或跟蹤，發(fā)現(xiàn)并鎖定被跟蹤目標，估計并分析其運動狀態(tài)，為火力控制、威脅估計、態(tài)勢評估，直至各級指揮控制系統(tǒng)的決策提供基本信息。目標跟蹤是戰(zhàn)場預警、精確打擊、空中交通管制、智能監(jiān)控等重要應用領域的關鍵技術之一。    信息融合技術是將不同來源、不同模式、不同媒質、不同時間、不同地點、不同表示形式的信息進行綜合，最后得到對被感知對象的更精確描述，從而提高信息的可信度和目標的可探測性，擴大時間和空間搜索范圍，降低推理模糊程度，增加目標特征矢量的維數(shù)，提高空間分辨率，增強系統(tǒng)的容錯能力和自適應性，進而提高整個探測系統(tǒng)的感知性能。信息融合的出現(xiàn)，擴展了以狀態(tài)估計與數(shù)據(jù)關聯(lián)為核心的傳統(tǒng)目標跟蹤概念，使現(xiàn)代目標跟蹤擴展到傳感器管理調度、復雜大系統(tǒng)仿真、多傳感器綜合、弱小目標檢測、成像目標跟蹤等方面。    本書總結了作者多年來在目標跟蹤與信息融合方面的研究成果，內容分為目標跟蹤的建模與估計，概率數(shù)據(jù)關聯(lián)，成像目標跟蹤，系統(tǒng)的設計、評估與仿真等4部分。

作者簡介

　　潘泉。1961年生，西北工業(yè)大學自動化學院教授，博士生導師?，F(xiàn)為西北工業(yè)大學控制與信息研究所所長。主持國家自然科學基金重點項目等40余項。獲國家科技進步三等獎1項。省部級科技進步獎7項，國家教學成果二等獎1項，省教學成果特等獎1項。出版專著4部。教材1部。享受國

書籍目錄

第0章　緒論  0.1  引言  0.2　現(xiàn)代目標跟蹤技術    0.2.1　機動目標運動建模與估計    0.2.2  時空信息的數(shù)據(jù)關聯(lián)  0.3　信息融合技術    0.3.1  定義、特點與性能優(yōu)勢    0.3.2　常用傳感器    0.3.3　信息融合的功能模型    0..3.4　信息融合的系統(tǒng)結構    0.3.5  面向目標跟蹤的信息融合  0.4　本書章節(jié)概述  參考文獻第1部分  目標跟蹤的建模與估計　第1章  自適應加速度模型  　1.1  引言　  1.2　勻加速目標模型  　1.3　時間相關模型　  1.4  自適應加速度模型  　1.5  自適應加速度模型性能分析工    　1.5.1  自適應加速度模型的穩(wěn)態(tài)精度分析　    1.5.2  自適應加速度模型的動態(tài)精度分析　  1.6  自適應加速度模型性能分析Ⅱ  　1.7  自適應加速度模型性能分析Ⅲ　  1.8小結  　參考文獻　第2章　廣義擾動輸入下的隨機系統(tǒng)自適應濾波  　2.1  引言　  2.2　問題描述  　2.3　上限濾波器設計　  2.4　仿真分析  　2.5　小結　  參考文獻第2部分  概率數(shù)據(jù)關聯(lián)　第3章　C—IMMPDA算法  　3.1  引言　  3.2　C—IMMPDA算法的提出  　3.3　C—IMMPDA算法的推導　  3.4　C—IMMPDA算法的仿真研究  　  3.4.1  對于三種不同航跡條件下兩種算法的仿真結果　    3.4.2  對于三條交叉航跡情況下兩種算法的仿真結果　  3.5　小結  　參考文獻　第4章　單傳感器廣義概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法  　4.1  引言　  4.2　數(shù)據(jù)關聯(lián)算法簡介  　  4.2.1　單目標數(shù)據(jù)關聯(lián)……第3部分　成像目標跟蹤附錄

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