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跟蹤和傳感器數據融合/國外信息科學與技術優秀圖書繫列
該商品所屬分類:自然科學 -> 地球科學
【市場價】
724-1049
【優惠價】
453-656
【介質】 book
【ISBN】9787030453921
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內容介紹



  • 出版社:科學
  • ISBN:9787030453921
  • 作者:(德)沃爾夫岡|譯者:何佳洲//顧浩//蒲勇//安瑾
  • 頁數:232
  • 出版日期:2015-09-01
  • 印刷日期:2015-09-01
  • 包裝:平裝
  • 開本:16開
  • 版次:1
  • 印次:1
  • 字數:294千字
  • 沃爾夫岡編著的《跟蹤和傳感器數據融合》分為
    兩部分:第一部分建立起一個一致的傳感器數據融合
    方法學框架,采用貝葉斯理論,通過將目標狀態的時
    間演化概率模型與傳感器內在特性等組合,可從存在
    缺陷的傳感器觀測和上下文信息中抽取出感興趣的目
    標知識;第二部分基於作者多年的科研實踐,面向實
    際的數據融合繫統和問題,討論傳感器高級特性、目
    標高級屬性、地形信息集成,以及傳感器優化管理等
    方面的研究工作。
    本書可供從事傳感器管理、多目標跟蹤、數據融
    合等研究的科研人員閱讀,也可供高等院校相關專業
    的高年級本科生和研究生參考。
  • 譯者序

    前言
    第1章 傳感器數據融合的概念和結構
    1.1 主題
    1.1.1 現代發展起源
    1.1.2 通用技術基礎
    1.1.3 關於信息繫統
    1.2 作為應用科學分支的特征
    1.2.1 傳感器數據融合先驅
    1.2.2 研究團體組織
    1.2.3 重要出版平臺
    1.3 從不完整數據到態勢圖
    1.3.1 典型方面討論
    1.3.2 方法評述
    l.3.3 一個通用的傳感器數據融合繫統
    1.3.4 融合性能度量
    1.3.5 源於跟蹤的態勢元素
    1.3.6 異常檢測議題精選
    1.4 傳感器數據融合的未來展望
    1.4.1 日常生活中的新應用
    1.4.2 發展大趨勢討論
    參考文獻
    **部分傳感器數據融合:方法學框架
    第2章 目標和傳感器特征描述
    2.1 狀態量舉例
    2.2 目標演化模型
    2.2.1 van.Keuk演化模型
    2.2.2 交互式多模型
    2.3 傳感器似然函數
    2.3.1 高斯似然函數
    2.3.2 多傳感器似然性
    2.3.3 歧義數據的似然性
    2.3.4 組合信號增強
    2.3.5 擴展目標似然性
    參考文獻
    第3章 貝葉斯知識傳播
    3.1 貝葉斯跟蹤範例
    3.1.1 特性方面
    3.1.2 近似性點評
    3.1.3 航跡與航跡融合
    3.1.4 航跡起始初探
    3.2 目標狀態預測
    3.2.1 卡爾曼預測
    3.2.2 期望波門
    3.2.3 交互多模型預測
    3.3 數據*新:濾波
    3.3.1 卡爾曼濾波
    3.3.2 交互多模型濾波
    3.3.3 多假設跟蹤濾波
    3.4 目標狀態回溯
    3.4.1 固定間隔平滑
    3.4.2 連續時間回溯
    3.4.3 交互多模型回溯
    3.4.4 多假設跟蹤回溯
    3.4.5 一個實例討論
    參考文獻
    第4章 序貫航跡提取
    4.1 良好分離的目標
    4.1.1 序貫似然比檢驗
    4.1.2 與跟蹤相關的特性
    4.1.3 與多假設跟蹤的關繫
    4.2 群目標
    4.2.1 廣義似然比
    4.2.2 關於群的勢
    參考文獻
    第5章 遞歸批處理
    5.1 累積目標狀態密度
    5.1.1 閉式表達式
    5.1.2 一般性討論
    5.1.3 失序量測
    5.1.4 範例討論
    5.2 采用EM求解跟蹤問題
    5.2.1 數據增廣方法
    5.2.2 期望和*大化步驟
    5.2.3 問題討論
    參考文獻
    第6章 航跡與航跡融合
    6.1 全速率通信融合
    6.1.1 Frenkel小航跡
    6.1.2 小航跡融合
    6.2 任意通信速率融合
    6.2.1 高斯乘積密度
    6.2.2 分布式濾波*新
    6.2.3 分布式預測*新
    6.2.4 分布式回溯*新
    6.3 仿真例子討論
    參考文獻
    第二部分傳感器數據融合:應用精選
    第7章 傳感器**特性集成
    7.1 有限傳感器分辨率
    7.1.1 雷達分辨率模型
    7.1.2 特定分辨率的似然函數
    7.1.3 一個編隊跟蹤示例
    7.1.4 分辨率:結果小結
    7.2 GMTI雷達:多普勒盲區
    7.2.1 空對地監視
    7.2.2 一種多普勒盲區模型
    7.2.3 GMTI跟蹤要點
    7.2.4 GMTI建模效果
    7.3 主瓣干擾
    7.3.1 對干擾機凹槽建模
    7.3.2 可選跟蹤濾波器
    7.3.3 仿真結果精選
    7.4 負傳感器信息
    7.4.1 一個無處不在的概念
    7.4.2 從例子中得到的經驗教訓
    參考文獻
    第8章 目標**屬性集成
    8.1 MHT跟蹤建模歷史
    8.1.1 IMM.MHT跟蹤
    8.1.2 性能評估
    8.1.3 IMM—MHT:結論
    8.2 擴展目標跟蹤
    8.2.1 通用形式
    8.2.2 擴展目標預測
    8.2.3 擴展目標濾波
    8.2.4 擴展目標的運動學特征
    8.2.5 仿真結果
    8.2.6 結果小結
    8.3 跟蹤和識別
    參考文獻
    第9章 地形信息集成
    9.1 道路地圖輔助的目標跟蹤
    9.1.1 道路段建模
    9.1.2 道路約束密度
    9.1.3 定量討論
    9.2 基於目標跟蹤的道路地圖提取
    9.2.1 實用價值
    9.2.2 道路節點重構
    9.2.3 示例分析
    9.2.4 小結
    9.3 輻射源跟蹤
    9.3.1 多路徑傳播預測
    9.3.2 粒子濾波方法
    9.3.3 小結
    參考文獻
    **0章 反饋到探測:傳感器管理
    10.1 敏捷波束雷達的信息流程
    lO.2 相控陣雷達的傳感器建模
    10.2.1 雷達散射截面抖動
    10.2.2 平均接收信噪比
    10.2.3 檢測和量測處理
    10.3 貝葉斯跟蹤算法回顧
    10.3.1 預測:分配決策基礎
    10.3.2 信號強度信息處理
    10.4 自適應貝葉斯傳感器管理
    10.4.1 雷達回訪時間自適應控制
    10.4.2 雷達發射能量選擇
    10.4.3 貝葉斯局部搜索程序
    10.5 數值仿真結果討論
    10.5.1 仿真劇情討論
    10.5.2 IMM建模設計要點
    10.5.3 IMM建模增益
    10.5.4 RCS估計質量
    10.5.5 RCS模型失配
    10.5.6 自適應能量管理
    10.6 自適應傳感器管理:結果彙總
    參考文獻
    附錄A
    A.1 縮寫詞列表
    A.2 符號列表
    A.3 概率密度基礎知識
    A.4 分塊矩陣求逆公式
    A.5 高斯乘積公式
    A.6 矩匹配近似
    A.7 回溯:依賴性分析
    A.8 高斯累積狀態密度
    A.9 克羅內克積的相關知識
    A.10 擴展目標似然性的相關細節
    A.11 矩陣變量密度的相關知識
    參考文獻
    彩圖
 
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