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Klaus, Ferdinand: Einführung in Techniken und Methoden der Multisensor-Datenfusion. 1999
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Vorwort
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung in die multisensorielle Datenfusion
1.1 Einleitung
1.2 Anwendungen der Sensordatenfusion
1.3 Sensoren und Sensordaten
1.4 Inferenzhierarchie: Ausgangsdaten
1.5 Ein Datenfusionsmodell
1.6 Nutzen der Datenfusion
1.7 Architekturkonzepte und -fragen
2. Algorithmen zur Multisensordatenfusion
2.1 Überblick
2.2 Positionelle Fusionsalgorithmen
2.3 Identitätsfusionsalgorithmen
2.4 Hilfs- und Unterstützungsalgorithmen
3. Datenassoziation
3.1 Einleitung
3.2 Ein allgemeiner Assoziationsprozeß
3.3 Gating
3.4 Assoziationsmetriken
3.5 Zuweisung
3.6 Zusammenfassung
4. Estimationstechniken
4.1 Einleitung
4.2 Überblick der Estimationsalternativen
4.3 Batch-Estimation
4.4 Sequentielle Estimation
4.5 Kovarianzfehler-Estimation
5. Identitätsdeklaration
5.1 Identitätsdeklaration und Mustererkennung
5.2 Charakteristikaextraktion
5.3 Parametrische Templates
5.4 Cluster-Analyse
5.5 Adaptive neuronale Netzwerke
5.6 Physikalische Modelle
5.7 Wissensbasierte Methoden
6. Identitätsfusion auf Entscheidungsebene
6.1 Einleitung
6.2 Klassische Inferenz
6.3 Bayes’sche Inferenz
6.4 Methode von Dempster-Shafer
6.5 GEP
6.6 Heuristische Methoden
7. Wissensbasierte Ansätze
7.1 Einführung in die künstliche Intelligenz
7.2 Expertensystemkonzept
7.3 Inferenzprozeß
7.4 Wissensdarstellung
7.5 Unsicherheitsdarstellung
7.6 Suchtechniken
7.7 Logische Templates (Schablonen)
7.8 Figures of Merit
8. Schlußbemerkungen und Perspektive
A.1 Herleitung Gl. (1.1)
A.2 Berechnung eines Schätzwerts des Korrelationskoeffizienten für zwei Vektoren y und z mit ...
A.3 Listing „IDL 3.6.1b“-Programm zum Vergleich Alpha- und Kalman-Filter
A.4 Wavelet-Transformation
A.5 Herleitung Gl. (4.77)
Literaturverzeichnis