本書綜合介紹了量化信息狀態(tài)估計與融合方法在無線傳感器網絡的應用，綜述了國內外研究現(xiàn)狀和存在的問題，并對相關理論和仿真實驗等進行的闡述。全書共10章，分別為緒論、目標狀態(tài)估計融合相關理論、WSN中量化噪聲分析及基于均勻量化測量的目標狀態(tài)估計、WSN中基于量化信息和Sigma點變換的目標狀態(tài)估計、線性系統(tǒng)中基于量化信息的狀態(tài)估計性能、分布式量化航跡融合、基于自適應量化測量的目標狀態(tài)融合估計、信道感知目標跟蹤及跨層優(yōu)化、P2P傳感器網絡中分布式協(xié)同目標跟蹤、WSN中（多）目標跟蹤算法流程設計。
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1997年以“陜西省優(yōu)秀博士論文”于西北工業(yè)大學獲得控制理論與控制應用專業(yè)博士學位。同年進入西安電子科技大學雷達信號處理重點實驗室從事“通訊與信息處理”博士后研究工作。2004年 教授、博士生導師，上海交通大學
1999年 副教授，西安電子科技大學多源信息融合與控制、智能信號與（紅外）圖象處理、穩(wěn)健參數(shù)估計及在航空航天等領域的應用發(fā)表相關論文70余篇,SCI、EI檢索50余篇。申請國家發(fā)明專利20余項，公開10余項。
前言
變量表
第1 章 緒論 1
1.1 背景與意義 1
1.2 量化信息融合簡介 3
1.2.1 信息融合概述 4
1.2.2 信息融合發(fā)展概況 5
1.2.3 量化信息融合概述 6
1.3 無線傳感器網絡簡介 8
1.3.1 傳感器節(jié)點結構 9
1.3.2 無線傳感器網絡拓撲結構 9
1.3.3 無線傳感器網絡的功能結構 11
1.4 無線傳感器網絡中狀態(tài)估計與信息融合 12
第2 章 狀態(tài)估計與信息融合相關理論 18
2.1 引言 18
2.2 估計理論 18
2.2.1 擴展卡爾曼濾波 19
2.2.2 無跡卡爾曼濾波 20
2.2.3 粒子濾波技術 22
2.2.4 交互式多模型濾波 23
2.3 魯棒估計方法 25
2.3.1 魯棒濾波概述 25
2.3.2 降階魯棒濾波器 26
2.4 信息融合角度的魯棒估計 37
2.4.1 信息融合的分類 37
2.4.2 統(tǒng)一的信息融合模型及其最優(yōu)解 39
2.4.3 魯棒信息融合濾波 42
2.4.4 仿真分析 43
2.5 本章小結 44
第3 章 均勻量化測量與融合 45
3.1 引言 45
3.2 問題描述 45
3.3 量化噪聲分析 47
3.3.1 量化噪聲的概率密度函數(shù) 47
3.3.2 量化噪聲的概率密度函數(shù)估計 52
3.4 基于均勻量化測量的目標狀態(tài)估計 53
3.5 仿真分析 55
3.5.1 量化測量誤差的概率密度 56
3.5.2 均勻量化條件下的目標跟蹤仿真 58
3.6 本章小結 60
第4 章 自適應量化測量與融合 61
4.1 引言 61
4.2 模型建立 61
4.2.1 能量模型 63
4.2.2 概率量化策略 63
4.2.3 優(yōu)化模型建立 64
4.3 自適應帶寬分配 65
4.3.1 測量擴維情況下的帶寬分配策略 65
4.3.2 測量加權情況下的帶寬分配策略 66
4.3.3 噪聲相關情況下的帶寬分配策略 68
4.4 自適應量化閾值 70
4.5 基于粒子濾波的目標跟蹤 75
4.6 性能分析 76
4.7 仿真與分析 79
4.7.1 自適應帶寬分配 80
4.7.2 噪聲相關情況 82
4.7.3 自適應閾值仿真 84
4.8 本章小結 86
第5 章 量化新息與融合 87
5.1 引言 87
5.2 問題描述 87
5.3 基于量化新息的狀態(tài)估計 89
5.3.1 量化新息和傳輸策略 89
5.3.2 基于量化新息的狀態(tài)估計方法 91
5.3.3 量化新息卡爾曼濾波器 92
5.4 性能分析 95
5.5 仿真與分析 98
5.6 本章小結 104
第6 章 分布式量化航跡融合 105
6.1 引言 105
6.2 傳統(tǒng)航跡融合方法簡介 105
6.2.1 信息融合卡爾曼濾波算法 106
6.2.2 加權平均法 107
6.2.3 協(xié)方差交叉法 107
6.3 資源受限的航跡融合 108
6.3.1 協(xié)方差陣的壓縮處理 108
6.3.2 量化策略 113
6.4 穩(wěn)健航跡融合方法—內橢球逼近法 117
6.4.1 算法提出 117
6.4.2 仿真與比較 120
6.5 傳感器節(jié)點動態(tài)分簇 122
6.5.1 相關工作 122
6.5.2 目標導向動態(tài)分簇策略 123
6.6 仿真與分析 125
6.7 本章小結 130
第7 章 信道感知目標跟蹤及跨層優(yōu)化 131
7.1 引言 131
7.2 傳輸信道及其模型 131
7.2.1 無線信道的分類 131
7.2.2 二元對稱離散信道 132
7.3 信道感知目標跟蹤 133
7.3.1 問題描述 133
7.3.2 目標跟蹤策略 134
7.3.3 性能分析 135
7.4 跨層設計與優(yōu)化 136
7.4.1 基于信道感知CRLB 的傳感器調度 137
7.4.2 啟發(fā)式調度策略 139
7.5 仿真與分析 140
7.5.1 仿真平臺搭建 140
7.5.2 結果與討論 141
7.6 本章小結 143
第8 章 對等網絡中分布式協(xié)同目標跟蹤 144
8.1 引言 144
8.2 P2P 傳感器網絡及其圖模型 144
8.3 協(xié)同策略 146
8.3.1 傳統(tǒng)方法 146
8.3.2 新協(xié)同算法及其性能分析 148
8.3.3 仿真分析 150
8.4 信息濾波器 152
8.4.1 信息卡爾曼濾波器 152
8.4.2 信息魯棒濾波器 153
8.4.3 信息形式Sigma 點濾波器 154
8.5 分布式協(xié)同濾波器 157
8.5.1 分布式協(xié)同卡爾曼濾波器 157
8.5.2 分布式協(xié)同魯棒濾波器 158
8.5.3 分布式協(xié)同Sigma 點卡爾曼濾波器 159
8.6 量化情況下動態(tài)協(xié)同目標狀態(tài)估計融合 161
8.7 分布式協(xié)同估計融合框架 161
8.8 仿真與分析 162
8.8.1 分布式穩(wěn)健濾波器 162
8.8.2 分布式Sigma 點濾波 164
8.8.3 量化情形 167
8.9 本章小結 169
第9 章 基于量化信息融合的目標跟蹤應用 170
9.1 引言 170
9.2 系統(tǒng)體系結構設計 170
9.3 數(shù)據生成 171
9.3.1 場景數(shù)據生成 171
9.3.2 監(jiān)測數(shù)據生成 172
9.3.3 數(shù)據傳輸設計 173
9.4 單目標跟蹤情形 173
9.4.1 數(shù)據預處理 173
9.4.2 結果與分析 173
9.5 多目標跟蹤情形 179
9.5.1 目標運動模型 179
9.5.2 傳感器測量模型 180
9.5.3 多目標情形測量解模糊 180
9.5.4 結果與分析 182
9.6 基于WSN 的目標跟蹤硬件平臺 185
9.6.1 系統(tǒng)體系結構 186
9.6.2 無線傳感器節(jié)點 187
9.6.3 網絡通信協(xié)議 191
9.6.4 上位機顯示 195
9.7 實驗與分析 196
9.7.1 場景設置 196
9.7.2 結果與分析 197
9.8 本章小結 200
參考文獻 201
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