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题名/责任者:

深度学习的多传感器融合理论与应用/(韩) 李素涵, 高韩石, 奥松葵主编/Sukhan Lee, Hanseok Ko, Songhwai Oh 周春花, 刘亚奇, 尹洁珺等译

出版发行项:

北京:国防工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-118-12745-4 精装/CNY138.00

载体形态项:

XIV, 266页, 16页图版:图 (部分彩图);25cm

并列正题名:

Multisensor fusion and integration in the wake of big data, deep learning and cyber physical system

个人责任者:

李素涵 主编

个人责任者:

高韩石 主编

个人责任者:

奥松葵 主编

个人次要责任者:

周春花 译

个人次要责任者:

刘亚奇 译

个人次要责任者:

尹洁珺 译

学科主题:

智能传感器-研究

中图法分类号:

TP212.6

一般附注:

装备科技译著出版基金

出版发行附注:

由Springer出版社授权出版

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书从2017年第13届IEEE多传感器集成与融合国际会议 (IEEEMFI) 录用的112篇论文中, 摘选17篇扩展延伸后编入本书, 具体内容采用协方差映射处理异常数据的通用融合框架、网络控制系统中的传输延迟与损耗状态估计以及椭圆运动约束条件下的融合状态估计与性能等基础理论, 到使用多个紧凑型高频表面波雷达的船舶监控系统中基于贝叶斯估计定位目标, 基于SLAM的UAS返回起飞点以及现实情况下的水下地形导航等具体应用实例。

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