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| 內容簡介： |
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估计算法作为数据融合技术的重要组成部分，其性能评估对于图像融合、目标识别、目标跟踪等具有重要的理论和现实意义。本书围绕估计算法性能评估的理论与算法进行了深入研究，从不同角度对估计算法进行评估，阐述几种综合、全面、具有互补性的度量方法，以更好地丰富和完善估计技术的性能评估理论。
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| 關於作者： |
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毛艳慧：博士，西安石油大学电子工程学院教师，西北工业大学博士后。2014年9月毕业于西安交通大学，获工学博士学位。主要研究方向：数据融合，滤波与估计算法性能评估，弱信号处理等。主持国家自然科学基金（编号：51704238）、西安石油大学青年科技创新基金各1项；参与国家重点基础研究发展计划（973计划）、国家高技术发展研究计划（863计划）、中石油科技创新基金、陕西省科技攻关等项目多项。指导大学生创新训练项目（省级）2项，指导研究生电子大赛获西北赛区二等奖1项，指导全国大学生电子设计大赛获西北赛区二、三等奖各1项。发表学术论文十余篇，其中SCI或EI检索7篇。
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| 目錄：
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目 录
第1章 绪论 （1）
1.1 信息融合概述 （1）
1.1.1 信息融合的基本概念 （1）
1.1.2 信息融合中状态估计技术的发展现状 （2）
1.2 估计算法性能评估简介 （5）
1.2.1 概述 （5）
1.2.2 性能评估理论中的基本概念 （7）
1.2.3 性能评估指标分类 （8）
第2章 基于误差值大小的度量 （12）
2.1 绝对误差度量 （12）
2.1.1 均方根误差（RMSE）度量 （12）
2.1.2 AEE度量 （13）
2.1.3 调和平均误差（HAE）度量 （15）
2.1.4 几何平均误差（GAE）度量 （16）
2.1.5 RMSE、AEE、HAE和GAE之间的关系 （17）
2.1.6 误差的中位数和众数 （17）
2.2 相对误差度量 （17）
2.2.1 贝叶斯估计误差商 （18）
2.2.2 估计-量测误差比 （19）
第3章 误差度量在非线性量测模型转换方法评估中的应用 （21）
3.1 量测模型转换方法概述 （21）
3.2 经典UCM方法 （22）
3.2.1 问题描述 （22）
3.2.2 二维情况 （23）
3.2.3 三维情况 （25）
3.2.4 偏差补偿因子的计算 （29）
3.3 多传感器场景下UCM的性能分析 （30）
3.4 考虑互相关时的无偏量测转换 （30）
3.4.1 二维情况下互相关性的推导 （30）
3.4.2 三维情况下互相关性的推导 （32）
3.5 相对误差度量评估结果 （35）
3.5.1 BEEQ评估结果 （36）
3.5.2 EMER评估结果 （41）
第4章 误差谱度量和动态误差谱度量 （47）
4.1 误差谱度量的定义和性质 （47）
4.1.1 误差谱度量的定义 （47）
4.1.2 误差谱度量的性质 （48）
4.2 误差谱度量的缺陷 （49）
4.3 动态误差谱度量 （51）
4.3.1 线性加权综合法 （51）
4.3.2 代数均值形式综合法 （52）
4.3.3 几何均值形式综合法 （53）
4.3.4 动态误差谱度量的性质 （54）
4.4 本章小结 （54）
第5章 动态误差谱度量在交互式多模型算法评估中的应用 （56）
5.1 多模型算法简述 （57）
5.2 交互式多模型算法 （59）
5.2.1 交互式多模型算法的基本原理 （59）
5.2.2 交互式多模型算法中的多模型推理 （62）
5.3 CV、CA、CT运动模型 （63）
5.3.1 匀速（CV）运动模型 （63）
5.3.2 匀加速（CA）运动模型 （64）
5.3.3 匀速转弯（CT）运动模型 （65）
5.4 动态误差谱度量结果与分析 （66）
5.4.1 匀速模型的影响 （67）
5.4.2 匀速转弯模型的影响 （71）
5.4.3 量测噪声的影响 （74）
第6章 动态误差谱度量在非线性滤波算法评估中的应用 （77）
6.1 经典非线性滤波算法 （78）
6.1.1 无偏量测转换方法 （78）
6.1.2 扩展卡尔曼滤波 （80）
6.1.3 无迹滤波器 （86）
6.1.4 最优线性无偏估计器 （89）
6.2 动态误差谱度量结果与分析 （94）
6.2.1 场景一 （95）
6.2.2 场景二 （97）
6.2.3 场景三 （99）
第7章 基于估计误差聚集度理论的度量 （102）
7.1 背景知识和问题描述 （102）
7.1.1 MAP估计器与MMSE估计器 （104）
7.1.2 成功域与成功率 （104）
7.1.3 可行域与失败率 （105）
7.1.4 聚集域与聚集概率 （106）
7.1.5 相对聚集度与离散度 （106）
7.2 衡量估计误差聚集程度的度量准则 （109）
7.2.1 基于误差分布的聚集度指标 （109）
7.2.2 扩展的相对聚集度度量 （111）
7.2.3 基于相关系数的聚集度指标 （114）
7.2.4 基于昆虫聚集度度量的聚集度指标 （114）
7.3 仿真示例与结果分析 （116）
7.3.1 示例一 （116）
7.3.2 示例二 （117）
7.3.3 示例三 （121）
7.4 本章小结 （124）
第8章 基于估计误差分布函数的度量 （125）
8.1 估计误差分布的期望水平 （125）
8.1.1 引言 （125）
8.1.2 误差分布期望水平的定义 （127）
8.1.3 计算误差分布期望水平所存在的问题 （128）
8.2 估计误差分布与期望分布间的相关性度量 （129）
8.2.1 误差分布期望水平的扩展 （129）
8.2.2 基于主成分分析的相关性度量 （131）
8.2.3 基于核主成分分析的相关性度量 （134）
8.3 仿真示例及结果分析 （136）
8.4 本章小结 （140）
附录A 缩略语 （141）
参考文献 （143）
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| 內容試閱：
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前言
在科学和工程领域，随着信息融合理论和技术的不断完善和成熟，估计算法作为数据融合技术的重要组成部分，在图像融合、目标识别、目标跟踪等领域发挥着重要作用。与大量的估计算法的开发形成鲜明对比的，是对这些算法的评估研究的开展相对滞后，这在将来很可能成为制约估计算法发展的瓶颈。对估计算法进行性能评估的研究，对于图像融合、目标识别、目标跟踪等领域无疑都具有重要理论和现实意义。
在评估估计问题的研究中，尽管之前已有人做了一些工作，但是其研究结果大都片面、零碎，能广泛应用的成果非常有限。性能评估是参照一定标准对评估对象的性能优劣进行评判和比较的一种认知过程[21]，它也是推进信息融合技术发展的重要手段。由于信息融合所涉及的应用范围很广泛，在信息融合的不同级别或层次，就会有不同的评估指标；即使针对同一级别，文献资料中定义的评估度量指标也各不相同。与估计算法的发展情况相比，目前对其评估问题仍缺乏理论上的分析和足够的重视，很多研究仅仅将估计算法评估作为研究算法时的附属品，没有单独论述和全面看待评估问题，且缺乏统一的评估标准。
在估计算法的性能评价中，现有的度量指标大都基于对估计误差的某种平均，通过平均值大或小的结果来表征估计器性能的坏或好的性能；但不同的估计器有不同的优化准则。本书围绕估计算法性能评估的理论与算法进行深入研究，从不同角度对估计算法进行评估，阐述几种具有互补性、综合全面的度量方法，旨在丰富和完善估计技术的性能评估理论，为估计技术在工程实践中的应用提供一定的理论参考和借鉴。
本书共8章，具体安排如下：
第1章简要介绍信息融合中状态估计技术的发展现状和估计算法性能评估的基本概念；
第2章概述基于误差值大小的度量；
第3章介绍误差度量在非线性量测模型转换方法评估中的应用；
第4章简要介绍适用于动态系统的动态误差谱度量；
第5章阐述动态误差谱度量在交互式多模型算法评估中的应用；
第6章阐述动态误差谱度量在非线性滤波算法评估中的应用；
第7章介绍基于估计误差聚集度理论的度量及其在估计性能评估中的应用，并通过仿真示例进行验证；
第8章介绍基于估计误差分布函数的度量及仿真示例。
本书的出版获西安石油大学优秀学术著作出版基金资助，并得到了西安石油大学科研创新团队（2015KYCXTD01）的资助，以及国家自然科学基金青年项目（51704238）的资助。
感谢西安石油大学程为彬教授在本书编写和出版过程中所给予的支持，同时感谢汪跃龙教授、高怡博士对本书编写和出版所做的贡献。此外，对电子工业出版社及相关编辑表示诚挚的谢意。
由于著者水平有限，书中难免存在错误和不足之处，恳请读者批评指正。
著 者
2019年5月
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