情境增强信息融合 以领域知识推进真实系统性能 电子工业出版社 pdf 在线 2025 epub 免费 书籍 下载

本书详细介绍了情境增强信息融合的基础推理、理论和方法，包括融合过程设计和实现中的情境影响，书中汇集了该领域很好专家的近期新研究成果。全书分六个部分：基本原理、用于融合的情境概念、情境融合的系统观念、情境的数学特征、硬/软融合中的情境以及情境方法在融合中的应用。本书强调不错别信息融合和低级别信息融合之间的平衡问题，以描述在苛刻条件下的性能改进；强调组合不同领域的优选技术，以克服单一视角、传统计算和传统上应用于特定领域数据和信息融合程序的局限性。

本书可供从事信息工程、CISR系统、雷达工程、电子对抗、红外、声响、模式识别、军事指挥等专业研究的科技人员阅读，也可作为相关专业的研究生教材，同时还可供激光、机器人、遥感、遥测等领域的工程技术人员参考。

第一部分基本原理

第1章情境和融合：定义、术语2

1.1信息融合导论2

1.1.1数据（信息）融合的定义3

1.1.2信息融合“级别”3

1.1.3关于IF体系结构中数据和信息的备注5

1.1.4进一步的参考资料6

1.2融合中的情境6

1.3对信息融合和情境的展望7

1.3.1不同于焦点前提的情境前提9

1.3.2信息融合过程的含义9

1.3.3集成情境至信息融合过程9

1.4结论13

致谢13

参考文献13

第二部分用于融合的情境概念

第2章信息融合的“情境”形式化22

2.1引言22

2.2何为情境？24

2.3情境和知识25

2.4情境形式化25

2.5情境和信息质量27

2.6情境和自然语言理解30

2.7结论32

参考文献33

第3章情境：一个不确定源36

3.1信息融合过程中的不确定性36

3.2关于情境信息中不确定性的文献研究40

3.3情境的分类40

3.4本体论的作用和概率本体论42

3.5情境信息质量43

3.5.1不确定性变换44

3.5.2相互矛盾的、可疑的和不一致的信息45

3.6用例讨论46

3.6.1港口防护威胁评估46

3.6.2情境因素和情境信息类别46

3.6.3关注的事件48

3.6.4情境的不确定性维数48

3.7结论54

参考文献54

第4章信息融合中的情境跟踪方法58

4.1引言58

4.2情境跟踪方法的背景60

4.3情境跟踪62

4.4情境跟踪的机器分析63

4.5情境跟踪中的传感器、目标和环境63

4.5.1特征跟踪和辨识（目标）64

4.5.2广域运动图像（传感器）64

4.5.3态势和场景（环境）65

4.6受道路约束的跟踪和辨识示例65

4.6.1道路网络（环境）65

4.6.2目标测量模型（传感器）67

4.6.3十字路口的目标模型（目标）67

4.6.4情境跟踪示例――结果68

4.7讨论69

4.8结论71

致谢71

参考文献71

第5章威胁评估系统的情境假设80

5.1引言80

5.2威胁的定义81

5.2.1威胁评估81

5.2.2威胁评估的独特系统要求82

5.3决策支持系统的假设83

5.4基于情境的威胁实例90

5.4.1贝叶斯与证据推理的关联91

5.4.2比例冲突重新分配91

5.5从情境出发实现威胁估计92

5.6讨论94

5.7结论94

致谢95

参考文献95

第6章面向决策支持的情境感知知识融合101

6.1引言101

6.2知识融合：当前发展情况102

6.3面向应急管理的情境感知决策支持系统103

6.3.1决策支持模型103

6.3.2概念框架104

6.3.3火灾响应107

6.3.4CADSS中的知识融合114

6.4结论116

致谢116

参考文献116

第三部分情境融合的系统观念

第7章情境信息的系统级使用122

7.1内容范围和组织122

7.2信息利用中的情境123

7.2.1“谁的情境”（Context-Of：C-O）与“为谁的情境”（Context-For：C-F）124

7.2.2问题变量与情境变量125

7.3数据融合中的情境127

7.4情境利用中的质量控制130

7.5自适应情境利用132

7.5.1信息利用中的自适应性价值132

7.5.2推理问题与方法的分类133

7.6自适应组合建模134

7.7机会适应性135

7.8在预测建模中使用情境138

7.9结论139

参考文献140

第8章信息融合中情境利用的体系结构142

8.1引言142

8.2情境知识与可获得资源的类型143

8.3与体系结构相关的工作145

8.4中间件方法146

8.4.1IF文献中的中间件146

8.4.2中间件方法：从IF到CI的查询服务147

8.4.3中间件函数及其在IF过程的使用要求149

8.5基于情境输入的多级别自适应体系结构151

8.6结论154

致谢154

参考文献154

第9章用于交换与验证情境数据和信息的中间件156

9.1情境在动态融合系统中的相关性157

9.2在开放式系统集系统设计中的交互计算过程157

9.3信息融合体系结构中的相互依赖关系159

9.3.1分析与决策的观点159

9.3.2网络的观点161

9.3.3对信息交换（中间件）的影响163

9.4利用中间件将数据至决策（D2D）概念应用于融合163

9.5中间件166

9.6主动中间件――ProWare166

9.6.1态势参数概念167

9.6.2基于订阅的信息交换168

9.6.3数据中介169

9.7数据验证170

9.7.1数据质量方面171

9.7.2数据验证操作171

9.8总结173

参考文献173

第10章基于建模用户行为的情境感知主动决策支持176

10.1引言177

10.2概念性的操作示例179

10.3APTO系统180

10.3.1长期目标180

10.3.2技术方法180

10.4OZONEApp的情境容器181

10.5情境感知记忆管理器181

10.5.1快照记忆182

10.5.2情节记忆182

10.6情境转换模型和转换识别183

10.7情境转换感知阶段和可视化183

10.8事件管理器183

10.8.1事件检测184

10.8.2规范性事件识别184

10.9活动管理器184

10.9.1动作检测184

10.9.2规范性动作集185

10.9.3Suadeo推荐引擎185

10.10工作流程管理器185

10.10.1特定领域的工作流程186

10.10.2采取的动作186

10.11HABIT：认证决策框架186

10.11.1相关工作186

10.11.2方法学187

10.11.3总结讨论189

10.12网络安全的情境意识动机190

10.13CEDARS：综合探索性数据分析推荐系统191

10.13.1介绍和相关工作191

10.13.2系统架构192

10.13.3用例195

10.13.4讨论和未来工作196

10.14A-TASC：监督控制中的自适应任务分配196

10.14.1A-TASC动机196

10.14.2A-TASC预测模型197

10.14.3方法论198

10.14.4未来的工作199

10.15结论200

致谢201

参考文献201

第四部分情境的数学特征

第11章基于情境分析的目标跟踪融合过程监控206

11.1引言206

11.2情境信息定义207

11.3情境空间207

11.3.1情境变量207

11.3.2传感器概率或传感器有效性子集210

11.3.3传感器组的相容有效性概率211

11.3.4传感器组的排斥有效性概率211

11.4考虑情境的估计212

11.4.1静态估计212

11.4.2动态估计215

11.5仿真219

11.5.1仿真条件219

11.5.2结果220

11.5.3备注221

11.6结论221

参考文献222

第12章用于目标跟踪的情境开发223

12.1引言223

12.2贝叶斯目标跟踪224

12.2.1系统方程225

12.2.2贝叶斯预测和滤波器更新225

12.2.3线性高斯系统227

12.2.4非线性系统228

12.3情境增强目标跟踪229

12.3.1引言229

12.3.2约束贝叶斯滤波230

12.4约束目标跟踪算法及其应用232

12.4.1通用滤波器232

12.4.2海上交通监控跟踪滤波器233

12.4.3用于地面目标跟踪的跟踪滤波器238

12.5数值结果244

12.5.1航路辅助跟踪244

12.5.2GMTI雷达改进地面目标跟踪247

12.6结论250

参考文献250

第13章情境跟踪地面应用：算法和设计实例255

13.1引言255

13.2空中和地面跟踪比较256

13.3可通行性和地形特征257

13.4目标行为258

13.5量测信息源259

13.6通用目标跟踪算法259

13.7单目标跟踪260

13.7.1多模型算法260

13.7.2其他算法266

13.8多目标跟踪268

13.8.1常见问题和跟踪方法268

13.8.2多模型算法268

13.8.3对称测量方程滤波器270

13.9地面跟踪应用272

13.9.1通行能力274

13.9.2试验结果277

13.10海事跟踪应用278

13.11结论及未来工作281

致谢281

参考文献282

第14章文本分析的情境相关性和软信息融合增强287

14.1引言287

14.2命题图288

14.3与全局图合并290

14.4情境理论291

14.5使用扩散激活查找相关信息291

14.5.1一般扩散激活和命题图291

14.6评估扩散激活294

14.6.1方法294

14.6.2评估结果297

14.6.3讨论297

14.7结论299

致谢300

参考文献300

第15章多传感器组的情境学习和信息表示算法303

15.1引言303

15.2情境学习305

15.2.1情境的数学形式化305

15.2.2学习情境感知的测量模型307

15.2.3现场决策自适应中的情境感知309

15.3多模态信号的语义信息表示310

15.3.1概率有限状态自动机的结构311

15.3.2希尔伯特空间构建312

15.3.3交叉机扩展313

15.3.4PFSA特征提取：构造D-Markov机314

15.4实验和结果315

15.4.1实验场景和数据收集315

15.4.2数据预处理和特征提取315

15.4.3性能评估316

15.5结论317

致谢318

参考文献318

第五部分硬/软融合中的情境

第16章动态及多层次融合的情境322

16.1引言322

16.1.1多传感器多线索融合323

16.1.2情境信息中的异质性325

16.2情境作为多层次融合的约束要素326

16.3情境和JDL第四层次327

16.3.1体系结构328

16.3.2滤波步骤329

16.4情境感知系统的设计指导331

16.4.1情境筛选331

16.4.2情境切换333

16.5讨论334

16.5.1先验知识、情境和适应性334

16.5.2情境异质性和信息融合层级335

16.5.3中间件335

16.6结论335

参考文献335

第17章硬软信息的多级别情报融合339

17.1引言339

17.2背景340

17.3前期工作344

17.4多级别融合344

17.4.1一个示例场景344

17.4.2“多级别”不是“硬+软”融合345

17.5多级别融合中的情境使用346

17.6BML使能的融合347

17.6.1行动中的BML348

17.6.2表示BML中的不确定性351

17.6.3BML表征用于不确定性管理352

17.6.4多源BML信息的协调355

17.7结论356

致谢356

参考文献356

第18章基于情境的物理和人为数据级别5信息融合360

18.1引言360

18.2视频和文本分析361

18.2.1基于物理的传感――视频跟踪362

18.2.2基于人的传感――文本处理362

18.3人体数据融合的物理条件363

18.3.1基于效果的标签方法363

18.3.2基于查询的分析364

18.3.3视频和文本的分析描述365

18.3.4情境作为视频和文本的相关方法366

18.4L1跟踪框架366

18.4.1粒子滤波器367

18.4.2稀疏表示367

18.4.3处理遮挡和噪声的改进方法368

18.4.4最小误差界368

18.5物理和人为信息融合的例子369

18.5.1来自SYNCOIN的文本370

18.5.2视频分析371

18.5.3空间上的视频―文本关联372

18.5.4时间上的视频―文本关联373

18.5.5空间和时间上的视频―文本图形关联373

18.6讨论376

18.7结论377

致谢377

参考文献377

第19章基于查询视频流的情境理解383

19.1引言383

19.1.1情境数据384

19.1.2情境特征385

19.1.3情境场景386

19.2用于情境索引的多媒体数据表示388

19.2.1多媒体索引和检索389

19.2.2基于内容的图像检索390

19.3支持情境分析的数据库系统391

19.4用于情境分析的LVC-DMBS394

19.4.1LVC-DMBS数据模型395

19.4.2LVC-DMBS查询语言397

19.4.3情境评估398

19.5讨论400

19.6结论403

致谢403

参考文献403

第六部分情境方法在融合中的应用

第20章公共安全多传感器系统中情境的作用409

20.1引言409

20.2安保――方法与初步措施410

20.3保险、法律情境与信息融合412

20.4公共安全与保障的概念和细节413

20.5公共安全系统的情境驱动设计414

20.6危险品定位的问题415

20.7HAMLeT――实验实例讨论416

20.8情境集成――设计所应遵守的法律419

20.9情境集成――适当的传感器模型420

20.10情境集成――人流量信息423

20.10.1规则模式集成423

20.10.2非规则模式检测424

20.11辅助系统与自主计算424

20.12结论426

参考文献426

第21章基于情境的广域运动图像目标跟踪实体关联430

21.1前沿431

21.1.1空间情境431

21.1.2时间情境432

21.2实体估计的背景433

21.3多车辆跟踪434

21.3.1框架概述434

21.3.2时间情境435

21.3.3多目标关联437

21.3.4多帧关联439

21.4实现439

21.4.1配准439

21.4.2生成候选440

21.4.3候选的分类440

21.5实验441

21.5.1时间情境441

21.5.2一致性空间情境445

21.6结论448

致谢449

参考文献449

第22章地面目标跟踪应用军事和民用领域的设计实例453

22.1引言453

22.2相关应用：地面信息的表示和地面目标跟踪技术454

22.3地面目标跟踪455

22.3.1速度场生成455

22.3.2求解线性传递方程的计算方法457

22.3.3数值例461

22.4机场地面示例462

22.4.1机场布局表示463

22.4.2数据融合解决方案464

22.4.3结论468

22.5结论472

致谢472

参考文献473

第23章计算机视觉系统中基于情境的态势识别476

23.1引言476

23.2情境管理的知识模型477

23.3基于视觉行为识别中的情境478

23.3.1低层融合中的情境479

23.3.2高层融合中的情境481

23.4基于情境的行动识别示例483

23.4.1视频注释483

23.4.2用情境推理提高跟踪器的准确性484

23.4.3环境智能中的场景解释488

23.5结论492

致谢492

参考文献493

第24章情境信息增强数据融合在道路安全中的应用496

24.1引言497

24.2智能交通系统中的数据融合497

24.3总体描述498

24.3.1激光扫描仪行人检测500

24.3.2基于光学传感器的障碍物检测与分类501

24.4融合系统502

24.4.1估计滤波器502

24.4.2JPDA数据关联503

24.4.3航迹管理504

24.5用于基于危险估计的行人检测的环境CI504

24.5.1基于探测区域的危险估计505

24.5.2行人检测与危险估计506

24.6实验与对比508

24.6.1实验508

24.6.2算法对比510

24.7结论511

致谢511

参考文献512

第25章机器人与信息融合中的情境514

25.1引言514

25.2机器人中的情境515

25.2.1情境信息515

25.2.2情境表示518

25.2.3讨论520

25.3信息融合应用的情境感知框架522

25.3.1框架设计522

25.3.2框架方案522

25.4基于情境的信息融合体系结构实例524

25.4.1应用场景：智能车辆上的自适应巡航控制系统524

25.4.2问题定义525

25.4.3情境的分类法525

25.4.4情境信息融合526

25.4.5遵循JDL观点的信息融合管道526

25.5结论529

致谢529

参考文献529

暂无相关内容，正在全力查找中

暂无出版社相关信息，正在全力查找中！

暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！

在线阅读地址：情境增强信息融合 以领域知识推进真实系统性能 电子工业出版社在线阅读

在线听书地址：情境增强信息融合 以领域知识推进真实系统性能 电子工业出版社在线收听

在线购买地址：情境增强信息融合 以领域知识推进真实系统性能 电子工业出版社在线购买

暂无原文赏析，正在全力查找中！

暂无其它内容！