轨道交通安全智能融合技术PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

轨道交通安全智能融合技术PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 信息融合概述1

1.1信息融合的发展历史与现状1

1.2多传感器系统的特点与控制结构2

1.3信息融合的主要方法4

1.3.1信息融合的主要模型4

1.3.2信息融合的主要算法6

1.3.3当前的研究热点8

1.4信息融合的应用案例8

1.4.1信息融合在轨道交通领域中的应用8

1.4.2其他典型的应用11

1.5信息融合技术的发展前景12

第2章 信息融合中的数学基础14

2.1粗糙集与证据理论14

2.1.1粗糙集理论基础15

2.1.2证据理论基础19

2.2模糊集合理论基础23

2.2.1多传感器融合数据有效性模糊处理技术23

2.2.2多传感器融合数据有效性模糊评判实现26

2.3贝叶斯统计方法29

2.3.1贝叶斯公式29

2.3.2先验分布30

2.3.3贝叶斯估计31

2.3.4贝叶斯决策32

2.4 H∞滤波理论33

2.4.1 H∞滤波技术基础33

2.4.2系统H∞控制标准设计问题36

2.4.3连续系统H∞滤波问题的描述37

2.4.4离散系统H∞滤波问题的描述38

2.4.5 H∞滤波器同卡尔曼滤波器的比较39

2.5灰色系统理论40

2.5.1灰色系统的概念与基本原理40

2.5.2序列算子与灰色序列生成41

2.5.3灰色系统预测47

第3章 信息融合系统功能和结构模型49

3.1概述49

3.2信息融合系统的功能模型52

3.3信息融合系统的结构模型53

3.3.1检测级融合54

3.3.2位置级融合54

3.3.3态势评估54

3.3.4威胁估计55

3.4信息融合的级别56

3.5信息融合系统的通用处理结构58

3.6信息融合的六级功能分类模型60

第4章 信息融合的数据支持63

4.1多传感器信息融合时的数据准备63

4.1.1预处理63

4.1.2修正系统误差63

4.1.3坐标变换或空间配准64

4.1.4时间同步或对准64

4.1.5量纲对准65

4.2数据关联65

4.3数据关联的过程和步骤66

4.3.1多传感器数据关联66

4.3.2数据关联过程68

4.3.3数据关联的一般步骤68

4.4数据关联的方法70

4.5多传感器联合概率数据关联77

4.5.1概率数据关联滤波器78

4.5.2多传感器概率数据关联算法82

第5章 基于统计的信息融合84

5.1参数估计的基本概念与方法84

5.1.1参数估计的基本概念84

5.1.2估计问题85

5.1.3估计的偏差和无偏性86

5.1.4估计的方差和克拉美-劳不等式87

5.1.5估计的有效性89

5.1.6充分估计90

5.1.7估计的一致性91

5.1.8估计的其他性质91

5.2总体参数的点估计92

5.2.1矩估计92

5.2.2极大似然估计93

5.2.3点估计的评价标准94

5.3正态总体均值的区间估计96

5.3.1总体参数区间估计的概念和基本思想96

5.3.2单正态总体均值的区间估计97

5.3.3两正态总体均值之差的区间估计101

5.3.4单侧区间估计问题103

5.4一般总体均值和成数的大样本区间估计105

5.4.1非正态总体均值的大样本区间估计106

5.4.2总体成数（比例）的大样本区间估计107

5.4.3单侧区间估计109

5.5正态总体方差的区间估计110

5.5.1单正态总体方差的区间估计110

5.5.2两正态总体方差之比的区间估计112

5.6样本容量的确定114

5.6.1总体均值估计的必要样本容量114

5.6.2总体成数估计的必要样本容量115

5.7信息融合方法116

5.7.1贝叶斯信息融合方法116

5.7.2模糊信息融合方法117

5.7.3神经网络信息融合方法118

5.7.4 D-S证据理论信息融合方法125

第6章 目标跟踪融合133

6.1概述133

6.1.1目标检测跟踪的含义133

6.1.2信息获取技术134

6.1.3基本概念与术语135

6.1.4目标探测与识别的信息链136

6.1.5目标检测方法的基本概念137

6.1.6目标跟踪方法涉及的基本问题137

6.2运动跟踪140

6.2.1卡尔曼滤波140

6.2.2基于预测的运动跟踪141

6.3多传感器多模型概率数据关联算法143

6.3.1多模型算法145

6.3.2相互作用多模型-概率数据关联算法147

6.3.3多传感器多模型-概率数据关联滤波器149

6.4基于交互式多模型方法的目标跟踪152

6.4.1目标建模152

6.4.2交互多模算法原理152

6.4.3案例分析154

第7章 城市轨道交通的信息融合技术160

7.1概述160

7.2城市轨道交通的综合监控系统162

7.2.1综合监控系统的技术现状163

7.2.2综合监控系统的技术发展方向166

7.2.3新一代城市轨道交通综合信息管理系统169

7.3城市轨道交通的列车定位技术170

7.3.1轨旁定位技术171

7.3.2车载列车定位技术174

7.3.3基于多传感器融合的列车测速定位方法175

7.4多传感器信息融合技术下的轨道交通车站设备故障诊断178

7.4.1轨道交通车站设备178

7.4.2多传感器信息融合技术在故障诊断中的应用179

7.5信息融合技术下的地铁中央空调风机故障诊断180

7.5.1神经网络信息融合故障诊断技术180

7.5.2信息融合技术在故障诊断中的应用181

7.5.3地铁中央空调风机故障诊断系统建立182

7.6基于数据融合的城市轨道交通线网指挥中心综合信息平台184

7.6.1网络化运营需求分析184

7.6.2线网指挥中心综合信息平台的构建185

7.6.3综合信息平台的关键技术186

第8章 铁道车辆的信息融合技术188

8.1概述188

8.2车辆定位系统的信息融合技术190

8.2.1 GPS航位推算系统190

8.2.2 DAB-GSM融合定位系统193

8.2.3 GPS/DR/MM组合定位系统194

8.3铁路5T系统的信息融合技术198

8.3.1 5T系统简介198

8.3.2 5T数据接入和信息融合设计206

8.4高速列车远程诊断与虚拟维护系统的信息融合技术209

8.4.1系统概述210

8.4.2技术方案216

8.4.3系统建立与主要功能221

参考文献223