信息融合技術及其應用

前言

　　隨著通信和信息技術的發(fā)展，特別是網(wǎng)絡技術的發(fā)展，海量文本、語音、圖像和視頻等媒體為人們提供了豐富的信息資源。對廣大用戶來說，主要是從海量信息環(huán)境中獲取有用的信息。對于管理人員來說，除了信息獲取，還需要對海量信息的內容進行監(jiān)管?！　o論是為了獲取有價值的信息，還是對海量信息的內容進行監(jiān)管，在廣泛收集信息的同時，需要對獲得的信息進行有效的采集、高效的內容識別、深層的檢索與挖掘。在海量信息智能處理中，信息采集是基礎、信息內容識別是核心、信息檢索與挖掘是手段、信息獲取與監(jiān)管是目的。　　信息工程大學信息工程學院“智能信息處理”方向長期從事文本分析與理解、語音處理與識別、圖像／視頻處理與識別、多源信息融合、信息檢索與挖掘等前沿學科領域的教學與科研，獲得了國家社科基金（重大）、國家自然科學基金、國家“863”、國防預研等多個項目的資助?！爸悄苄畔⑻幚怼狈较虻亩嗝髡咴诳偨Y和提升多年教學、科研成果的基礎上，編寫了這套《智能信息處理》叢書。國防工業(yè)出版社為該叢書的出版給予了大力支持。　　《智能信息處理》叢書共8個分冊，比較系統(tǒng)、全面地介紹了智能信息處理技術及其應用，重點闡述了文本、語音、圖像及視頻等媒體的內容識別、檢索、挖掘和監(jiān)管。該叢書可作為計算機科學與技術、電子工程、信息與通信工程、自動控制、指揮自動化、情報學、圖書館學、信息管理等相關專業(yè)方向的高年級本科生和研究生相關課程的教材和相關領域的科研、工程技術人員的參考書。

內容概要

本書是關于信息融合理論、方法和應用的一本著作，跟蹤信息融合技術的發(fā)展前沿，從多傳感器融合、多分類器融合和遙感影像數(shù)據(jù)融合3個方面論述了信息融合技術及其應用。全書共分為16章，內容包括信息融合概述、融合檢測技術、狀態(tài)估計技術、數(shù)據(jù)關聯(lián)技術、狀態(tài)融合估計技術、基于Bayes理論的信息融合技術、基于證據(jù)理論的信息融合技術、基于模糊集合論的信息融合技術、基于神經網(wǎng)絡的信息融合技術、基于遺傳算法的信息融合技術、態(tài)勢估計技術、威脅估計技術、傳感器管理技術、信息融合在軍事中的應用、信息融合在模式識別中的應用、遙感圖像融合技術與應用等?！　”緯勺鳛殡娮庸こ獭⑿畔⑴c通信工程、自動控制、指揮自動化等相關專業(yè)方向的高年級本科生和研究生“信息融合”課程的教材和相關領域的科研、工程技術人員的參考書。

作者簡介

　　李弼程，男，湖南衡南人，1970年7月出生，博士，留英學者，信息工程大學信息工程學院教授、博士生導師。主要從事文本分析與理解，語音處理與識別、圖像／視頻處理與識別、多源信息融合等前沿學科的教學與科研。主持國家自然科學基金項目、國家“863”課題、國家社科基金項目、軍隊科研項目等20余項，獲省部級科技進步一等獎1項、二等獎2項、三等獎4項：發(fā)表論文200余篇，其中80多篇次進入三大檢索：已公開出版著作5部?！　↑S潔，女.河南鄭州人，1973年9月出生.碩士，信息工程大學信息工程學院副教授。主要從事電子信號分析、多源信息融合等學科的教學與研究。參與國家“863”課題、軍隊科研項目等10余項；獲軍隊科技進步二等獎1項，三等獎2項；發(fā)表論文20余篇；公開出版著作1部。

書籍目錄

第1章 信息融合概述 　1．1 多傳感器數(shù)據(jù)融合概述 　1．2 多源遙感影像數(shù)據(jù)融合概述 　1．3 多分類器融合概述 　參考文獻 第2章 融合檢測技術 　2．1 假設檢驗 　2．2 融合檢測系統(tǒng)結構模型 　2．3 并行分布式融合檢測 　2．4 串行分布式融合檢測 　2．5 樹狀分布式融合檢測 　2．6 分布式恒虛警概率檢測 　參考文獻 第3章 狀態(tài)估計技術 　3．1 基本Kalman濾波 　3．2 實用Kalman濾波算法 　3．3 擴展Kalman濾波 　3．4 粒子濾波 　3．5 不敏Kalman濾波 　參考文獻 第4章 數(shù)據(jù)關聯(lián)技術 　4．1 數(shù)據(jù)關聯(lián)概述 　4．2 量測與航跡關聯(lián)的最近鄰方法 　4．3 量測與航跡關聯(lián)的貝葉斯類方法 　4．4 量測與航跡關聯(lián)的極大似然類方法 　4．5 統(tǒng)計航跡關聯(lián)算法 　4．6 模糊航跡關聯(lián)算法 　參考文獻 第5章 狀態(tài)融合估計技術 　5．1 狀態(tài)融合估計的系統(tǒng)結構 　5．2 集中式系統(tǒng)的狀態(tài)融合估計 　5．3 分布式系統(tǒng)的狀態(tài)融合估計 　5．4 異步狀態(tài)融合估計 　參考文獻 第6章 基于Bayes理論的信息融合技術 　6．1 基于Bayes理論的多傳感器信息融合 　6．2 基于Bayes網(wǎng)絡的信息融合 　6．3 基于Bayes理論的多分類器信息融合 　參考文獻 第7章 基于證據(jù)理論的信息融合技術 　7．1 證據(jù)推理基礎 　7．2 基于證據(jù)理論的多傳感器信息融合 　7．3 基于證據(jù)理論的多分類器信息融合 　參考文獻 第8章 基于模糊集合論的信息融合技術 　8．1 模糊集合論基礎 　8．2 基于擴張原則的多傳感器測量信息融合 　8．3 基于模糊邏輯的多傳感器測量信息融合 　8．4 基于模糊積分的多分類器信息融合 　8．5 基于可能性理論的信息融合 　參考文獻 第9章 基于神經網(wǎng)絡的信息融合技術 　9．1 神經網(wǎng)絡基礎 　9．2 基于BP神經網(wǎng)絡的傳感器數(shù)據(jù)融合 　9．3 基于支持向量機的傳感器數(shù)據(jù)融合 　9．4 基于RBF神經網(wǎng)絡的多分類器融合 　參考文獻 第10章 基于遺傳算法的信息融合技術 　10．1 遺傳算法基礎 　10．2 信息融合中非可加集合函數(shù)的遺傳算法確定 　10．3 基于遺傳算法的多傳感器融合 　10．4 基于遺傳算法的多分類器融合系統(tǒng)設計 　參考文獻 第11章 態(tài)勢估計技術 　11．1 態(tài)勢估計概述 　11．2 模板匹配方法 　11．3 專家系統(tǒng)方法 　11．4 規(guī)劃識別方法 　11．5 貝葉斯網(wǎng)絡方法 　參考文獻 第12章 威脅估計技術 　12．1 威脅估計概述 　12．2 多屬性決策 　12．3 直覺模糊推理 　12．4 支持向量回歸機 　參考文獻 第13章 傳感器管理技術 　13．1 傳感器管理的內容與體系結構 　13．2 傳感器管理的功能 　13．3 傳感器管理方法概述 　參考文獻 第14章 信息融合在軍事中的應用 　14．1 組網(wǎng)雷達的目標識別與威脅判斷 　14．2 多傳感器組合導航系統(tǒng) 　14．3 海軍C4ISR系統(tǒng)中的信息融合 　參考文獻 第15章 信息融合在模式識別中的應用 　15．1 基于信息融合的人臉識別 　15．2 基于信息融合的語種識別 　參考文獻 第16章 遙感圖像融合技術與應用 　16．1 圖像配準基礎 　16．2 基于小波變換的圖像融合方法 　16．3 基于PCA變換的圖像融合方法 　16．4 基于IHS變換的圖像融合方法 　參考文獻

章節(jié)摘錄

　　由于信息融合具有廣泛的應用領域，人們很難給出一個統(tǒng)一的定義。一般地，信息融合是針對一個多傳感器（多個和／或多類）系統(tǒng)的信息處理而展開研究。信息融合比較確切的定義是：信息融合是指利用計算機技術對按時序獲得的若干傳感器的觀測信息在一定準則下加以自動分析、綜合，以完成所需的決策和估計任務而進行的信息處理過程。這一定義強調，信息融合的硬件基礎是多傳感器系統(tǒng)，信息融合的加工對象是多源信息，信息融合的核心是協(xié)調優(yōu)化和綜合處理，信息融合的目的是決策和估計。　　信息融合最早是軍事領域提出來的，定義為一個處理探測、互連、相關、估計以及綜合多源信息的多級別、多方面、多層次過程，以獲取準確的目標狀態(tài)和身份估計，進而得到完整而及時的戰(zhàn)場態(tài)勢和威脅估計。該定義主要強調信息融合是指對多傳感器數(shù)據(jù)進行多級別、多方面、多層次的處理，產生新的有價值的信息。首先，信息融合在幾個層次上對多源信息進行綜合處理，其中，每一個層次反映了原始數(shù)據(jù)不同級別的信息抽象；其次，信息融合包括探測、互連、相關、狀態(tài)估計、目標識別、態(tài)勢分析、威脅估計等多個方面；最后，信息融合的結果既包括較低層次的狀態(tài)和身份估計，又包括較高層次的態(tài)勢分析和威脅估計。　　綜合上述兩個定義，信息融合的一般性定義如下：　　信息融合就是將來自多傳感器或多源的信息進行協(xié)調優(yōu)化和綜合處理，產生新的有價值的信息，以得出更為準確、可信的結論?！　∮捎诹晳T上的原因，很多文獻把信息融合又稱為數(shù)據(jù)融合，或多傳感器數(shù)據(jù)融合。事實上，用信息融合比較合適，因為信息融合更具概括性，信息不僅包括數(shù)據(jù)，也包括信號和知識。本書不區(qū)分信息融合和數(shù)據(jù)融合這兩個術語?！　”M管許多文獻把多傳感器數(shù)據(jù)融合等同于信息融合，但是，由于圖像融合和多分類器融合具有相對獨立性，因此，本書把它們從多傳感器數(shù)據(jù)融合中分離出來，單獨進行討論。

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