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編輯推薦： 本书全面地论述运动目标多站协同测量系统设计的基本原理和相关技术，本书可供从事检测技术与自动化装置专业领域研究与应用的广大科技工作者参考 內容簡介： 本书全面地论述运动目标多站协同测量系统设计的基本原理和相关技术，并系统地总结作者在高速目标光电协同测量方面的研究经验和*进展，给出了高速目标协同测量系统的设计方法和可靠性评估的相关分析，既包括智能车辆运动控制模型、多智能车辆协同运动控制策略、虚拟验模环境建模等相关理论分析，又包括图像数据处理、可行性评估等系统工程实现技术。 關於作者： 张森，河南科技大学副教授、博士、硕士生导师,军工测控技术研究所所长,研究方向为多智能体协同探测技术，主持或承担省部级以上课题8项，发表论文48篇，获市厅级二等奖2项。 目錄： 第1章概论 1.1运动目标测量技术概述 1.2运动目标多站协同测量系统简介 1.2.1系统定义和功能 1.2.2系统测量原理 1.2.3系统发展动态 1.3运动目标多站协同测量系统关键技术 1.3.1智能车辆运动平台建模技术 1.3.2多站协同机动技术 1.3.3多传感器探测技术 1.3.4多源数据融合技术 1.3.5系统可靠性分析技术 第2章智能车辆运动建模分析 2.1非完整约束智能车辆的条件分析 2.1.1非完整约束与非完整系统 2.1.2轮式移动车辆非完整性分析 2.1.3非完整移动车辆的可控性 2.1.4非完整智能车辆的坐标系选择 2.2智能车辆的运动控制问题 2.3智能车辆运动控制方法 2.3.1滑模变结构控制 2.3.2自适应控制 2.3.3反演控制 2.3.4其他控制方法 2.4智能车辆运动学轨迹跟踪控制 2.4.1末端控制问题定位 2.4.2反演控制器设计原理 2.4.3控制系统建模 2.4.4自适应反演控制器设计 2.4.5自适应反演滑模控制器设计 2.4.6稳定性分析 第3章多车载平台协同机动策略 3.1多运动平台协同任务规划建模 3.1.1协同问题分析 3.1.2多协同任务规划模型 3.1.3协同模型与奖励机制 3.2多无人车协同任务环境搭建 3.3基于注意力seq2seq框架的强化学习简介 3.4seq2seq框架与Transformer模型 3.5seq2seq框架解决协同侦察任务规划关键问题 3.6协同任务规划求解模型的构建 3.6.1编码器 3.6.2解码器 3.6.3掩码机制 3.6.4结合强化学习与优化目标 3.6.5仿真实验验证与分析 3.7基于EDDRQN网络的多运动平台协同探测规划 3.7.1基于强化学习的多运动平台协同关键问题 3.7.2深度Q网络 3.7.3独立DQN和深度递归Q网络 3.7.4深度分布式递归Q网络 3.7.5基于EDDRQN的运动平台协同探测网络构建 3.7.6实验及结果分析 第4章光学探测技术 4.1相机标定 4.1.1相机成像模型 4.1.2标定原理 4.1.3实现方法 4.2图像预处理 4.2.1图像平滑滤波 4.2.2彩色图像转化为灰度图像 4.2.3图像边缘检测 4.2.4图像角点检测 4.3基于SFS算法的三维物体形状表面恢复方法 4.3.1明暗恢复形状的原理 4.3.2典型SFS算法的分类与比较 4.3.3三维曲面的表达 4.3.4基于图像恢复的三维形貌算法设计 第5章基于多源探测的数据融合方法 5.1DS证据理论 5.1.1DS证据理论基础 5.1.2DS证据理论的缺陷及分析 5.1.3DS证据理论现有的改进方法 5.1.4DS证据理论新的改进方法 5.2数据融合算例仿真 5.2.1受干扰情况下的多证据源融合 5.2.2悖论情况下的多证据源融合 5.3多测量站目标检测 5.3.1数据级目标检测 5.3.2特征级目标检测 5.3.3决策级目标检测 5.4基于改进证据支持度的多测量站运动目标检测 5.4.1运动目标识别方法分析 5.4.2一种新的目标识别融合算法 5.4.3仿真实验结果与性能对比 5.5基于Pignistic距离和Deng熵的多测量站目标检测 5.5.1运动目标识别基本理论 5.5.2基于Pignistic距离和Deng熵的多测量站运动目标检测 方法 5.5.3仿真实验结果与性能对比 第6章高速目标速度测量系统设计与开发 6.1信息不对称下高超速弹丸三维重构系统设计 6.1.1信息不对称问题 6.1.2弹丸三维重构系统的环境设置 6.1.3弹丸三维重构系统组成 6.1.4三维重构系统的软件流程设计 6.2目标特征点提取 6.2.1图像角点的提取与匹配 6.2.2特征点空间坐标计算 6.3目标多粒度模型的特征点匹配 6.3.1粗粒度匹配 6.3.2细粒度匹配 6.3.3匹配精度分析 6.4坐标转换 6.4.1旋转矩阵的Cayley变换 6.4.2旋转矩阵和平移向量 6.5径向权图像融合 6.6三维重构实验与精度分析 6.6.1实验过程 6.6.2重构精度分析 6.6.3重构计算 6.7精度影响因素分析 6.7.1相机景深对精度的影响 6.7.2图像预处理对精度的影响 第7章高速目标速度测量系统可靠性分析 7.1概述 7.2系统可靠性分析理论 7.2.1层次分析法 7.2.2故障树分析法 7.2.3BP神经网络分析法 7.3测试系统可靠性计算 7.3.1故障树割集 7.3.2测试系统数据获取 7.3.3测试系统可靠性 参考文献 內容試閱： 随着智能技术的飞速发展，运动目标智能测量技术有了长足的进步。传统的单一智能测量方式逐渐交叉融合，形成了多源探测方式，并表现出强大的精确测量能力，使得采用雷达、声呐、光电等多种探测技术的运动目标多站协同测量系统研究在武器系统外弹道测试领域具有重要的应用价值。一般情况下，智能探测设备都需要结合多种智能运动平台方能显现出空间动态测量的优越性。所以通过多个运动平台搭载多种智能载荷对空间运动目标进行协同测量即为运动目标多站协同测量系统，有必要对系统原理、关键技术、处理方法、系统设计和可靠性进行详细分析，为未来智能空间精密测量提供理论支撑。 本书总结了近几年运动目标多站协同测量系统的发展动态，针对系统设计中存在的问题，讨论了智能车辆运动平台建模技术、多站协同机动技术、多传感器探测技术、多源数据融合技术和系统可靠性分析技术等多项关键技术。在这些技术的基础上，论述了高速目标多站协同速度测量系统设计与开发方法，为运动目标协同测量系统原理及应用提供了应用技术支持，使得研发工作有据可循，易于开展。 本书共7章，第1章为概论。介绍了运动目标测量技术分类与特点、发展趋势以及存在的问题，较为全面地概括了运动目标多站协同测量系统的定义、功能、系统原理与系统发展动态，对智能车辆运动平台建模技术、多站协同机动技术、多传感器探测技术、多源数据融合技术和系统可靠性分析技术等多项关键技术进行讨论与分析。第2章为智能车辆运动建模分析。以单体车载运动平台为主要布站对象，对智能车辆的运动建模问题进行具体分析，分析智能车辆的非完整约束条件，提出平台运动控制问题及其多种智能控制方法，给出智能车辆运动学轨迹跟踪控制系统模型，并对模型中的控制器进行设计与仿真分析，探讨了单一智能运动平台控制的合理性。第3章为多车载平台协同机动策略。针对协同探测任务规划问题，分别从自顶向下和自底向上的角度建立了环境模型，建立了基于注意力seq2seq框架的强化学习序列求解网络模型，改进了传统群体智能启发式算法面对动态环境鲁棒性差的问题，将多无人车协同探测任务规划问题建模为马尔可夫博弈过程，并使用多智能体强化学习算法对问题进行了求解。第4章为光学探测技术。针对探测过程中的高清图像获取问题，研究相机标定与图像处理方法，建立相机的针孔成像模型，完成图像矫正。对图像进行平滑滤波、灰度化、边缘检测和角点检测，实现图像优化处理。研究基于SFS算法的高超速三维弹丸重构技术，通过二维图像中的灰度信息进行深度信息提取，建立物体的局部三维模型轮廓。第5章为基于多源探测的数据融合方法。针对传统方法对证据冲突处理能力有限的缺陷，提出一种基于改进证据支持度的目标识别方法，减小支持度系数低的证据对整个融合系统的影响。针对DS理论在实际应用的局限性问题，提出一种基于Pignistic概率距离函数和Deng熵的目标识别方法，提高了证据冲突时的有效性和优越性。针对不同传感器提供的证据与各自可信度之间的关联问题，提出了一种基于修正冲突证据的目标识别方法。运用Dempster的组合规则进行融合，提高了目标识别的准确率。第6章为高速目标速度测量系统设计与开发。针对高速三维弹丸轮廓精细化建模问题，提出一种三维弹丸多粒度优化建模方法。分析弹丸的对称特性，通过融合的角点检测技术提取出局部三维模型的对应特征点，对其特征点进行粗粒度匹配和细粒度匹配，完成局部模型拼接和图像平滑，建立了高精度弹丸的多粒度三维重构模型，消除了由于视角不同所造成的弹丸表面数据信息缺失的影响。第7章为高速目标速度测量系统可靠性分析。针对高速目标测速系统数据可信性分析，研究目标测速系统的工作机理和干扰因素提取。提出一种适用于目标测速系统数据可信性分析方法。针对测速系统可靠性模型分析过程中存在的计算效率低、条件过于粗糙、欠合理等问题，提出一种基于统计故障树的弹丸测速系统可靠性模型分析方法。针对测速系统可靠性模型优化问题，提出一种基于深度BP网络的可靠性模型优化方法，建立系统可靠性网络模型，实现网络模型最优。通过实验获取数据，验证了该系统的可靠性与数据的精准性。 由于作者水平有限，书中难免存在不当之处，恳请广大读者批评和指正。 作者2020年5月

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