信息融合中估計(jì)算法的性能評估

定　價(jià)：￥58.00

作　者：	毛艷慧
出版社：	電子工業(yè)出版社
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ISBN：	9787121362002	出版時(shí)間：	2019-11-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：	164	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　估計(jì)算法作為數(shù)據(jù)融合技術(shù)的重要組成部分，其性能評估對于圖像融合、目標(biāo)識別、目標(biāo)跟蹤等具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本書圍繞估計(jì)算法性能評估的理論與算法進(jìn)行了深入研究，從不同角度對估計(jì)算法進(jìn)行評估，闡述幾種綜合、全面、具有互補(bǔ)性的度量方法，以更好地豐富和完善估計(jì)技術(shù)的性能評估理論。

作者簡介

　　毛艷慧：博士，西安石油大學(xué)電子工程學(xué)院教師，西北工業(yè)大學(xué)博士后。2014年9月畢業(yè)于西安交通大學(xué)，獲工學(xué)博士學(xué)位。主要研究方向：數(shù)據(jù)融合，濾波與估計(jì)算法性能評估，弱信號處理等。主持國家自然科學(xué)基金（編號：51704238）、西安石油大學(xué)青年科技創(chuàng)新基金各1項(xiàng)；參與國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃（973計(jì)劃）、國家高技術(shù)發(fā)展研究計(jì)劃（863計(jì)劃）、中石油科技創(chuàng)新基金、陜西省科技攻關(guān)等項(xiàng)目多項(xiàng)。指導(dǎo)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目（省級）2項(xiàng)，指導(dǎo)研究生電子大賽獲西北賽區(qū)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，指導(dǎo)全國大學(xué)生電子設(shè)計(jì)大賽獲西北賽區(qū)二、三等獎(jiǎng)各1項(xiàng)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文十余篇，其中SCI或EI檢索7篇。

圖書目錄

目錄
第1章緒論\t（1）
1．1 信息融合概述\t（1）
1．1．1 信息融合的基本概念\t（1）
1．1．2 信息融合中狀態(tài)估計(jì)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀\t（2）
1．2 估計(jì)算法性能評估簡介\t（5）
1．2．1 概述\t（5）
1．2．2 性能評估理論中的基本概念\t（7）
1．2．3 性能評估指標(biāo)分類\t（8）
第2章基于誤差值大小的度量\t（12）
2．1 絕對誤差度量\t（12）
2．1．1 均方根誤差（RMSE）度量\t（12）
2．1．2 AEE度量\t（13）
2．1．3 調(diào)和平均誤差（HAE）度量\t（15）
2．1．4 幾何平均誤差（GAE）度量\t（16）
2．1．5 RMSE、AEE、HAE和GAE之間的關(guān)系\t（17）
2．1．6 誤差的中位數(shù)和眾數(shù)\t（17）
2．2 相對誤差度量\t（17）
2．2．1 貝葉斯估計(jì)誤差商\t（18）
2．2．2 估計(jì)-量測誤差比\t（19）
第3章誤差度量在非線性量測模型轉(zhuǎn)換方法評估中的應(yīng)用\t（21）
3．1 量測模型轉(zhuǎn)換方法概述\t（21）
3．2 經(jīng)典UCM方法\t（22）
3．2．1 問題描述\t（22）
3．2．2 二維情況\t（23）
3．2．3 三維情況\t（25）
3．2．4 偏差補(bǔ)償因子的計(jì)算\t（29）
3．3 多傳感器場景下UCM的性能分析\t（30）
3．4 考慮互相關(guān)時(shí)的無偏量測轉(zhuǎn)換\t（30）
3．4．1 二維情況下互相關(guān)性的推導(dǎo)\t（30）
3．4．2 三維情況下互相關(guān)性的推導(dǎo)\t（32）
3．5 相對誤差度量評估結(jié)果\t（35）
3．5．1 BEEQ評估結(jié)果\t（36）
3．5．2 EMER評估結(jié)果\t（41）
第4章誤差譜度量和動態(tài)誤差譜度量\t（47）
4．1 誤差譜度量的定義和性質(zhì)\t（47）
4．1．1 誤差譜度量的定義\t（47）
4．1．2 誤差譜度量的性質(zhì)\t（48）
4．2 誤差譜度量的缺陷\t（49）
4．3 動態(tài)誤差譜度量\t（51）
4．3．1 線性加權(quán)綜合法\t（51）
4．3．2 代數(shù)均值形式綜合法\t（52）
4．3．3 幾何均值形式綜合法\t（53）
4．3．4 動態(tài)誤差譜度量的性質(zhì)\t（54）
4．4 本章小結(jié)\t（54）
第5章動態(tài)誤差譜度量在交互式多模型算法評估中的應(yīng)用\t（56）
5．1 多模型算法簡述\t（57）
5．2 交互式多模型算法\t（59）
5．2．1 交互式多模型算法的基本原理\t（59）
5．2．2 交互式多模型算法中的多模型推理\t（62）
5．3 CV、CA、CT運(yùn)動模型\t（63）
5．3．1 勻速（CV）運(yùn)動模型\t（63）
5．3．2 勻加速（CA）運(yùn)動模型\t（64）
5．3．3 勻速轉(zhuǎn)彎（CT）運(yùn)動模型\t（65）
5．4 動態(tài)誤差譜度量結(jié)果與分析\t（66）
5．4．1 勻速模型的影響\t（67）
5．4．2 勻速轉(zhuǎn)彎模型的影響\t（71）
5．4．3 量測噪聲的影響\t（74）
第6章動態(tài)誤差譜度量在非線性濾波算法評估中的應(yīng)用\t（77）
6．1 經(jīng)典非線性濾波算法\t（78）
6．1．1 無偏量測轉(zhuǎn)換方法\t（78）
6．1．2 擴(kuò)展卡爾曼濾波\t（80）
6．1．3 無跡濾波器\t（86）
6．1．4 最優(yōu)線性無偏估計(jì)器\t（89）
6．2 動態(tài)誤差譜度量結(jié)果與分析\t（94）
6．2．1 場景一\t（95）
6．2．2 場景二\t（97）
6．2．3 場景三\t（99）
第7章基于估計(jì)誤差聚集度理論的度量\t（102）
7．1 背景知識和問題描述\t（102）
7．1．1 MAP估計(jì)器與MMSE估計(jì)器\t（104）
7．1．2 成功域與成功率\t（104）
7．1．3 可行域與失敗率\t（105）
7．1．4 聚集域與聚集概率\t（106）
7．1．5 相對聚集度與離散度\t（106）
7．2 衡量估計(jì)誤差聚集程度的度量準(zhǔn)則\t（109）
7．2．1 基于誤差分布的聚集度指標(biāo)\t（109）
7．2．2 擴(kuò)展的相對聚集度度量\t（111）
7．2．3 基于相關(guān)系數(shù)的聚集度指標(biāo)\t（114）
7．2．4 基于昆蟲聚集度度量的聚集度指標(biāo)\t（114）
7．3 仿真示例與結(jié)果分析\t（116）
7．3．1 示例一\t（116）
7．3．2 示例二\t（117）
7．3．3 示例三\t（121）
7．4 本章小結(jié)\t（124）
第8章基于估計(jì)誤差分布函數(shù)的度量\t（125）
8．1 估計(jì)誤差分布的期望水平\t（125）
8．1．1 引言\t（125）
8．1．2 誤差分布期望水平的定義\t（127）
8．1．3 計(jì)算誤差分布期望水平所存在的問題\t（128）
8．2 估計(jì)誤差分布與期望分布間的相關(guān)性度量\t（129）
8．2．1 誤差分布期望水平的擴(kuò)展\t（129）
8．2．2 基于主成分分析的相關(guān)性度量\t（131）
8．2．3 基于核主成分分析的相關(guān)性度量\t（134）
8．3 仿真示例及結(jié)果分析\t（136）
8．4 本章小結(jié)\t（140）
附錄A 縮略語\t（141）
參考文獻(xiàn)\t（143）