基于有限集统计学理论的机动目标联合检测、跟踪与分类技术 本书特色

在复杂的战场环境中检测目标，并实现对目标的精确跟踪和准确分类是战场侦察监视系统的核心任务。本书以有限集统计学原理为基础，探索该原理在机动目标的联合检测、跟踪、分类技术中的应用。针对以往学者将目标检测、跟踪、分类切换为三个独立问题而进行研究的方法，本书所采用的联合滤波算法有了长足的进步和创新。作者通过实验和论证，运用有限集统计学原理，将目标检测、目标跟踪、目标分类进行联合处理，这样不仅能提高目标检测和跟踪性能，而且能根据运动学理论有效实现目标分类。本书还对单个或者多个机动目标的联合检测、跟踪与分类问题进行了深入研究，提出了多种联合检测、跟踪与分类算法，可为目标检测、跟踪与分类的一体化提供参考。

基于有限集统计学理论的机动目标联合检测、跟踪与分类技术 内容简介

作者通过实验和论证, 运用有限集统计学原理, 将目标检测、目标跟踪、目标分类进行联合处理, 这样不仅能提高目标检测和跟踪性能, 而且能根据运动学理论有效实现目标分类。本书还对单个或多个机动目标的联合检测、跟踪与分类问题进行了深入研究, 提出了多种联合检测、跟踪与分类算法, 可为目标检测、跟踪与分类的一体化提供参考。

基于有限集统计学理论的机动目标联合检测、跟踪与分类技术 作者简介

杨威，江西丰城人，2006年获武汉大学工学学士学位，2009和2012年于中国人民解放军国防科学技术大学分别获工学硕士和博士学位，任职于中国人民解放军国防科学技术大学。在Information Fusion, IEEE Transactions on Aerospace, Systems and Electronics, IET Signal Processing等国际SCI权威专业期刊发表多篇机动目标联合检测、跟踪与分类技术论文，产生了较大影响。 付耀文，江西进贤人，国防科学技术大学电子科学与工程学院研究员，博士生导师，研究方向主要为雷达信号处理、雷达数据分析、信息融合等。 聂镭，河南南阳人，国防科学技术大学电子科学与工程学院副研究员，研究方向主要为雷达信号处理和雷达数据分析等。

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