多传感器数据融合:概念与思想

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"Data Fusion- Concepts and Ideas" 是一本由H.B. Mitchell博士编著的专业书籍,主要探讨了多传感器数据融合的理论和概念。这本书是2007年第一版的大幅修订版,增加了新的章节、内容、例子和参考资料,同时更新了过时的信息,以增强清晰度。书中还提供了Matlab代码示例,部分可在网络上下载,旨在使读者能够更直观地理解数据融合技术。 数据融合是将来自多个传感器的数据整合,以提高信息的准确性和可靠性。本书适用于那些没有数据融合背景但对线性代数、微积分和简单概率有一定了解的电气工程师或计算机科学家。作者通过统一的统计框架,将神经网络、信号处理、统计估计、跟踪算法、计算机视觉和控制理论等多元领域的工具联系起来,揭示了不同方法之间的内在关系。 书中强调了数据融合的概念性简洁,但同时也指出该领域在教育中面临的挑战。通过许多现实生活中的应用实例,如自动驾驶、环境监测、军事侦察等,读者可以深入理解数据融合在实际问题中的应用。此外,书中的例子和Matlab代码都以灰色背景突出显示,便于识别,并且标记了进阶材料,以帮助不同程度的读者按需学习。 本书的主要内容包括: 1. 传感器及其校准:介绍传感器的工作原理、误差模型和校准方法,确保来自不同传感器的数据能够准确集成。 2. 数据融合架构:探讨各种数据融合架构,如层次融合、集中式融合和分布式融合,以及它们各自的优势和适用场景。 3. 常用算法:讲解统计估计、卡尔曼滤波、粒子滤波、贝叶斯估计等核心算法,以及如何在数据融合中应用这些算法进行信息处理。 4. 实际应用:通过案例研究,展示了数据融合在航空、交通、安全监控等领域的实践应用,使理论知识与实际操作相结合。 5. Matlab代码:提供可下载的Matlab代码,帮助读者实践和理解书中的算法,提高动手能力。 "Data Fusion- Concepts and Ideas" 是一个全面的学习资源,适合希望深入了解多传感器数据融合的学者和从业者。通过本书,读者不仅可以掌握数据融合的基本概念和技术,还能获得在实际项目中实施数据融合策略的宝贵经验。