多源监视数据融合-研究生课程教学大纲-宫峰勋new课程教学大纲.docVIP

PAGE9

《多源监视数据融合》教学大纲

课程英文名称

ConceptsandApplicationsofMulti-sourceSurveillanceDataFusion

开课院系

电子信息与自动化学院

课程类别

学科选修课

授课对象

1.学术型

授课方式

1.讲授类

课程总学时

36

课程总学分

2

开课学期

第2学期

适用专业

信息与通信工程等

预修课程

现代信号处理

主讲教师1

宫峰勋

职称

教授

主讲教师2

章涛

职称

讲师

课程简介（500字以内）：

《多源监视数据融合》是信息与通信工程学科研究生的一门专业技术课，着重介绍数据融合的基本概念、系统组成、基本原理，并适当联系实际应用介绍数据融合系统设计的基本方法。对所介绍的内容作到重点突出、深入浅出。本课程从用于状态估计的非递归和递归数据滤波器入手，引入最佳概念，再进一步介绍卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和自适应滤波等、数据准备、数据对准原理，还包括目标跟踪与管理、态势评估等，使学生便于对知识的理解和掌握，为学习后续专业课及研究工作打下相应的理论基础。

《多源监视数据融合》是一门迅速发展的交叉学科理论课程，涉及通信、导航、监视、自动控制、航空航天、交通运输、电力、军事以及社会生活的各个方面，是工科工程技术专业学生的重要的专业课程之一。

课程教学目标与基本要求：

教学目标：教学中强调教学内容的新颖性和实用性，强调理论联系实际，培养学生运用相关理论和现代计算手段解决实际问题的能力。

基本要求：介绍多源监视数据融合的基本概念、模型和算法；多传感器的分布式检测、跟踪、管理以及多源信息融合新技术，多源监视数据融合的各类应用等。了解多源监视数据融合的状态模型和观测模型，掌握数据融合建模方法，通过对本课程的学习，使学生掌握多传感器数据融合的基本概念和基本原理、航迹预测与数据处理技术、不确定性及身份融合、态势评估与威胁评估等主要内容，为日后的实际的信息处理工作与自动化处理设计打下相应的理论与实践基础。

课程考核方式和成绩计算评定：

1．考核方式：考试（）；考查（√）

2．成绩评定：

总评成绩构成：平时考核（30）％；中期考核（0）％；期末考核（70）％

平时成绩构成：考勤考纪（10）％；研究报告（20）％。

课程内容及详细教学计划

授课内容（细化到章、节、目）

教学目标

授课模式

数据融合概论（2学时）

掌握数据融合的定义、分类，了解其发展历程

讲授

目标状态估计（10学时）

=1\*GB3①状态估计分析方法；=2\*GB3②卡尔曼滤波算法；=3\*GB3③其他类型卡尔曼滤波算法；

要求掌握卡尔曼滤波器、?-?滤波器和自适应滤波器的定义、工作原理与模型、仿真设计原理、航迹处理原理以及其优缺点等。

讲授

数据准备及数据关联（8学时）

=1\*GB3①数据坐标转换；=2\*GB3②数据对准；=3\*GB3③数据关联及算法。

要求掌握数据关联的数据准备，数据关联处理，状态关联处理及关联门，关联门选择以及各种数据关联算法，用实际雷达数据评估关联算法等。

讲授

目标跟踪与航迹管理（6学时）

①航迹建立及跟踪门；②航迹建立、延续与终止。

要求掌握航迹管理方法，航迹的初始化算法，航迹关联算法和航迹融合算法等，重点掌握航迹的初始化算法，航迹关联算法和航迹融合算法。

讲授

不确定性及身份融合（4学时）

①算法分类；②特征及提取；③身份识别与融合算法。

主要介绍身份融合的不确定性原理、融合原理与融合方法等。

讲授

态势评估与威胁评估（2学时）

①态势评估；②威胁评估；③实现方法。

数据融合的最高层，主要介绍调试评估基本原理、基本方法和主要内容

讲授

教材及教学参考资料

教材

序号

教材名称

编著者

出版单位

出版时间

1

多传感器数据融合及其应用

杨万海

西安电子科技大学出版社

2004

2

多传感器信息融合及应用

何友等

电子工业出版社

2007

参考资料

序号

参考资料名称

编著者

出版单位

出版时间

1

多源信息融合

韩崇昭

清华大学出版社

2006

2

雷达数据处理及应用

何友等

电子工业出版社

2006

3

Sensoranddatafusionconceptsandapplications

LawrenceA.Klein.

北京理工大学出版社

2004

注：1.课程类别参考培养方案，学位课明细到公共必修课、学科基础课和学科必修课；

2.主讲教师1和授课教师2两栏必填。