「数学」多模式多尺度数据融合理论及其应用
数据融合 ， 又常称为信息融合 ， 涉及决策论、认识论、模糊理论、估值论、通信、数字信号处理、计算机科学、神经网络等多个学科 ， 是关于协同利用多传感器信息 ， 涉及多级别、多方面、多层次信息检测、相关、估计和综合并获得目标状态和特征估计及态势和威胁评估的一种多级别多自动智能信息处理过程 ， 目的是获取更精确的状态和身份估计 ， 以及全面及时做出态势和威胁评估 。
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为了给融合提供更加确切的依据 ， 假定这些传感器分布于不同的尺度上 ， 尺度的定义方法使得传感器之间满足一定的关系 ， 这样便产生了多尺度融合 。 多尺度分析一经诞生就对许多学科产生直接和显著的影响 ， 如概率论、数值分析、物理学、信号处理和通讯 。 它在这些以往相互独立的研究领域之间架起了桥梁 ， 使它们相互促进 。
由于尺度非常直观、结构灵活并能提供很好的数学框架 ， 使得多尺度技术成为许多基础和应用研究的创新灵感 ， 在地球物理、生物医学、振动工程、机械工程、故障检测、图像处理等研究领域取得了一系列的研究成果 ， 已经成为近年来国内外研究的一个活跃领域之一 。
《多模式多尺度数据融合理论及其应用》阐述了作者及其研究团队针对不可重复测量的物理量提出的一种多模式多尺度数据融合的理论及应用 。 系统地论述了该技术的理论体系 ， 将多模式多尺度数据融合模型用于时间尺度的建立、精密定时、组合导航以及飞行器姿态的测量 ， 详细介绍了相应的工程案例以及实验结果 ， 最后从数学上证明了多模式多尺度数据融合的原理 。 该理论既考虑了物理量的长期特性和中期特性 ， 又顾及其短期特性 ， 可以最大程度地抑制测量中的噪声 ， 提高测量精度 ， 表明多模式多尺度数据融合结果优于经典的方法 ， 为其推广应用奠定了基础 ， 具有重要的理论研究和实用价值 。
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《多模式多尺度数据融合理论及其应用》共6章 。
第1章为绪论 ， 介绍多模式多尺度数据融合理论的发展 ， 对多模式多尺度数据融合模型进行分析和总结 。
第2章介绍小波分解原子时算法的理论与实践 。 建立一个均匀、稳定的时间尺度需要先进的算法和合理的加权方法 ， 为了保持时间尺度的准确、连续 ， 并使时间单位尽可能接近国际单位制秒 ， 提出了小波分解原子时算法并进行了实验研究 。
【「数学」多模式多尺度数据融合理论及其应用】第3章介绍多模式多尺度组合定时的方法 。 时间同步设备是时间同步系统的核心设备 ， 其特性直接决定着整个时间同步网络的精度、可靠性和安全性 。 从安全性和可靠性考虑 ， 时间同步设备需要具备跟踪多种时间系统并获取时间同步信号的能力 。
第4章介绍多模式多尺度组合导航方法 。 对北斗/GPS/罗兰C系统的导航原理进行介绍 ， 推导各系统的定位原理 ， 对比各系统的时间和坐标系统 ， 给出组合导航系统的时间同步和坐标系统一的方案 。
第5章介绍的组合MEMS陀螺技术 ， 可提高组合陀螺的测量精度 。
第6章对多模式多尺度数据融合理论进行分析与证明 ， 奠定其数学基础 。
希望本书能为数据融合研究领域的科研和工程实践提供帮助 ， 对多模式多尺度数据融合方法的创新和新的应用领域的开拓起到促进作用 。
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