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多源数据融合和传感器管理

￥59.00定价

作者：罗俊海，王章静

出版时间：2015-09

出版社：清华大学出版社

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基本信息评价

出版社：清华大学出版社
ISBN：9787302390183
版次：1-1
图书编号：412067
装帧：平装
开本：16开
出版时间：2015-09
千字：592000
页数：378

作者简介

罗俊海，博士后、副教授，硕士生导师、加拿大McGill大学访问学者、IEEE和ACM会员、CCF高级会员、中国电子协会高级会员。成都市高新区高级人才、四川省和成都市物联网产业联盟讲师、行业技术学科带头人、成都市人才计划、四川省学术后备人选，成都市特聘专家、四川省专家库成员。获得四川省科技进步二等奖一项，南京江宁区科技进步三等奖一项。起草和参与成都市“十二五电子信息产业规划”、“成都市物联网产业发展规划”、CCSA和WGSN多项标准。在外高水平期刊、会议上发表三十余篇学术论文，其中SCI、EI检索二十篇，申请国家专利二十三篇，其中授权九项，申请PCT专利一项（基于覆盖保持和小生成树的无线移动网络数据传输方法）。被邀请学术任职五项，被邀请学术报告五次，标准制定五项。主持或参与多项国家“863”、国际自然科学基金、总装预研基金、四川国际合作项目等纵向项目和多项横向项目。IEEETransactions on Wireless Communications、ComputerNetworks、IEEE Communications Surveys & Tutorials、Sensors等期刊审稿人和多个国际学术会议TPC成员。长期从事嵌入式系统开发和无线通信网络研究，有多项成果实现产业化。

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内容简介

本书是关于信息融合理论、应用和传感器管理的一部教材。本书基于编者的研究工作，并借鉴靠前外其他学者的成果，力图较全面、系统地讲解信息融合理论、应用、传感器管理以及发展与近期新研究成果，特别是在异构、多源、动态、非理想信道、稀疏、错误容忍环境下。全书共25章，分为五个部分。靠前部分研究现状，包括多源数据融合概述、信息融合的原理和级别、多源传感器数据融合算法、多传感分布检测、传感器管理、探讨和备注；第二部分数学理论基础，包括Bayes方法、模糊集理论、粗糙集理论、Monte Carlo理论、DempsterShafer理论、估计理论和滤波器理论；第三部分多源数据融合算法，包括Bayes决策、正态分布时的统计决策、优选很小决策、神经网络、支持向量机和Bayes网络；第四部分多源数据融合应用，包括分布式检测和融合、目标追踪的高效管理策略、数据融合的系统校准、目标跟踪策略算法与数据融合、像素与特征的图像融合；第五部分是多传感器管理。本书可作为信息工程、信息融合、模式识别、机器学习、人工智能、数据分析、军事决策和电子对抗等专业的本科生和研究生教材，也可供上述相关领域的科技人员阅读和参考，还可以供雷达、声呐、激光、红外、机器人、导航、交通、医学、物联网、泛在网、CPS、遥感、遥测、定位等领域的科技工作者参考学习。

部分研究现状
章多源数据融合概述
第2章信息融合的原理和级别
第3章多传感器数据融合算法
第4章多传感分布检测
第5章传感器管理
第6章数据融合的现状和趋势

第二部分数学理论基础
第7章 Bayes方法
第8章模糊集理论
第9章粗糙集理论
0章 MonteCarlo理论
1章 DempsterShafer证据理论
2章估计理论
3章滤波器理论

第三部分多源数据融合算法
4章 Bayes决策
5章正态分布时的统计决策
6章小决策
7章神经网络
8章支持向量机
9章 Bayes网络

第四部分多源数据融合应用
第20章分布式检测和融合
第21章分布式目标追踪的高效管理策略
第22章数据融合的系统校准
第23章目标跟踪策略算法与数据融合
第24章像素与特征的图像融合

第五部分多传感器管理
第25章信息融合中的多传感器管理：问题与方法
参考文献