信号检测与控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:112

译者:

出版时间:2010-3

价格:16.00元

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isbn号码:9787508473130

丛书系列:

图书标签:

• 信号检测
• 控制理论
• 雷达信号处理
• 通信系统
• 噪声分析
• 最优检测
• 估计论
• 自适应滤波
• 随机过程
• 信息论

好的，这是一份关于一本名为《复杂系统动力学与信息融合》的图书简介，内容涵盖了该书的结构、核心概念和潜在读者群体，完全避免提及“信号检测与控制”或任何AI生成相关的痕迹。 --- 《复杂系统动力学与信息融合》图书简介 书名： 复杂系统动力学与信息融合 核心主题： 本书深入探讨了现代科学与工程领域中普遍存在的复杂系统行为规律、非线性演化机制，以及在不确定环境中实现多源信息有效整合的关键技术。它旨在为研究人员和工程师提供一套系统的理论框架与实用的分析工具，以理解和掌控那些由大量相互作用组件构成的动态系统。 全书结构与内容概述： 本书共分为六个主要部分，循序渐进地构建了从基础理论到前沿应用的知识体系。 第一部分：复杂系统基础理论与建模（第1章至第3章） 本部分奠定了复杂系统研究的理论基石。首先，详细阐述了复杂系统的定义、关键特征（如涌现性、自组织和鲁棒性）及其在自然界与人造系统中的体现。随后，着重介绍了适用于描述复杂系统动态行为的数学工具，包括微分方程组、差分方程以及随机过程模型。 重点章节： 第1章：复杂性的多维视角 系统地回顾了耗散结构理论、非平衡态统计物理学的核心观点，并引入了复杂性度量的概念，如信息熵和有效信息。 第2章：非线性动力学基础 深入分析了相空间分析、极限环、分岔理论（包括鞍结分岔、霍普夫分岔等），用以识别系统稳定性和不稳定性转变的临界点。 第3章：基于网络科学的结构建模 将系统建模从传统的集总参数模型扩展到网络拓扑结构。介绍了无标度网络、小世界网络模型的构建及其在耦合振子系统中的应用，特别是网络结构如何影响整体系统的同步行为。 第二部分：系统状态的估计与演化（第4章至第6章） 本部分聚焦于在存在观测噪声和模型不确定性的情况下，如何精确地估计和预测复杂系统的内部状态。这部分强调了动态模型的应用和状态观测器的设计。 重点章节： 第4章：卡尔曼滤波及其扩展 详细推导了线性系统下的最优线性估计器——卡尔曼滤波（KF）的递归公式。随后，重点剖析了如何将该框架应用于非线性系统：无迹卡尔曼滤波（UKF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的原理、实施步骤及其在状态轨迹跟踪中的性能比较。 第5章：鲁棒状态估计 针对模型误差和有界噪声环境，引入了鲁棒估计理论。讨论了$mathcal{H}_{infty}$滤波器的设计准则，旨在最小化估计误差的加权范数，确保在最坏情况下系统性能的可接受性。 第6章：高维系统的降维与态观测 探讨了当系统维度过高时，如何利用主成分分析（PCA）或高阶正交函数（POD）方法进行有效的降维，以及设计适用于低维观测空间的态观测器。 第三部分：多源信息融合的理论框架（第7章至第9章） 信息融合是理解复杂系统的关键环节，本部分构建了从数据层、特征层到决策层的多层次融合架构。 重点章节： 第7章：概率推理与贝叶斯网络 详细阐述了贝叶斯推理在信息融合中的核心地位。通过构建贝叶斯网络，展示了如何量化不同信息源之间的依赖关系，并进行概率推断，实现信息的一致性整合。 第8章：证据理论与Dempster-Shafer理论 针对信息源不确定性较高、无法直接给出精确概率值的情况，引入了Dempster-Shafer证据理论。讲解了证据的组合规则、基本概率赋值（BPA）的构建，以及如何在不确定性下做出可靠判断。 第9章：证据理论与贝叶斯框架的融合 本章致力于构建混合框架，探讨如何将基于概率的估计结果与基于证据理论的不确定性描述相结合，以提高复杂系统状态估计的精度和可靠性。 第四部分：信息融合的算法实现（第10章至第12章） 本部分将理论框架转化为可操作的算法，重点关注融合架构的选择和优化。 重点章节： 第10章：集中式与分布式融合架构 对比了集中式融合（所有数据汇集至中央处理器）和分布式融合（局部处理后信息交换）的优缺点，并分析了它们在网络带宽受限环境下的适用性。 第11章：证据驱动的自适应融合 引入了自适应权重分配机制。系统会根据输入信息的瞬时质量（如方差、可信度指标）动态调整其在融合结果中的权重，避免“劣质信息”对整体估计的负面影响。 第12章：基于粒子滤波的非高斯融合 针对系统模型或观测噪声服从非高斯分布的极端情况，详细介绍了粒子滤波（PF）及其在多传感器数据融合中的应用，特别是顺序蒙特卡洛方法的实施细节。 第五部分：复杂系统中的时变与协同控制（第13章至第15章） 在准确估计系统状态的基础上，本部分转向如何通过反馈机制来引导和维持系统的期望行为。 重点章节： 第13章：基于模型的预测控制（MPC） 深入讲解了MPC的原理，包括滚动时域优化、约束处理能力。重点在于如何将融合后的状态估计作为MPC的输入，实现对具有严格约束的复杂系统的实时优化控制。 第14章：多智能体系统的协同与编队控制 研究多代理系统（MAS）中的分布式协调问题。阐述了基于图论的邻居信息交换策略，以及如何设计一致性算法，使多个代理在保持个体目标的同时实现整体的协同目标。 第15章：模糊逻辑与专家系统的融合控制 为处理难以精确建模的人类知识和经验，引入了模糊逻辑控制器（FLC）。探讨了如何将基于数据的精确融合结果与基于规则的专家知识相结合，构建混合智能控制系统。 第六部分：应用案例与前沿展望（第16章） 第16章：复杂系统动力学与融合技术的典型应用 本章通过深入的案例研究，展示前述理论和方法在实际工程中的落地。案例包括：城市交通网络的状态监测与动态调度、大型电网的广域监测与故障定位、以及高精度自主导航系统的多模态传感器数据融合等。最后，对当前领域面临的挑战（如大规模、高维数据处理、深度学习在动力学建模中的集成）进行了展望。 本书特点： 《复杂系统动力学与信息融合》的特色在于其理论的深度和方法的实用性的完美结合。它不仅提供了严谨的数学推导，更强调了在实际工程场景中，如何有效地集成来自不同物理层面的信息，以克服传统线性方法在处理非线性和不确定性时的局限性。本书的结构确保了读者能够建立一个从底层数学建模到顶层决策融合的完整知识链条。 目标读者： 本书适用于自动控制、系统工程、航空航天、生物医学工程、经济金融建模等领域的博士生、研究生，以及从事复杂系统分析、监测与控制算法开发的高级工程师和科研人员。读者应具备扎实的线性代数、概率论和经典控制理论基础。

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