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上海交通大学电院博士课程内容介绍《信息融合》

上海交通大学 免费考研网/2012-12-27


《信息融合》

课程代码C032712学分/学时2.0/36开课时间
课程名称信息融合
开课学院电子信息与电气工程学院
任课教师Anders Lindquist
面向专业(null)
预修课程线性系统理论、矩阵论、数理统计、最优估计
课程讨论时数2 (小时)课程实验数4 (小时)
课程内容简介

信息融合作为一门迅速发展的科学与工程学科,已引起世界各行业的广泛关注,其应用范围覆盖工业过程控制、军事监视、遥感、安全检查、智能交通、机器人和医学诊断等领域。信息融合是关于协同利用多传感器信息,涉及多源信息检测、相关、估计和综合,并获取目标状态、特征估计以及态势和威胁评估的一种多级智能信息处理过程。多传感器系统是信息融合技术的“硬件”基础,多源信息是信息融合的加工对象,协调优化是信息融合的核心。本课程的主要目的是讲授信息融合的基本理论和方法,包括信息融合功能模型与体系结构、数据关联、不同层次的信息融合方法、信息融合应用实例分析等内容。通过课堂教学、仿真实验、撰写研究与综述报告、课堂研讨等形式,培养学生分析、归纳和综合的基本研究技能,使学生在较短时间内掌握信息融合的基本理论和方法。

课程内容简介(英文)

Information fusion, as a subject developing rapidly, has abstracted extensive attention in various fields of the world. Its application covers Industry Process Control, Military Surveillance, Remote Sensing, Security Check, Intelligent Transportation, Robotics, and Medical Diagnosis and so on.Information fusion is a process of multilevel intelligent information processing by utilizing multi-sensor information to acquire states of targets, estimate features and evaluate the situation and menace, including detection with multi-source information, correlation, estimation and synthesis. Multi-sensor system is the physical foundation for information fusion technology; multi-source information is the object of information fusion; harmony and optimization is the core of information fusion.The main objective of this course is to introduce the foundational theories and methods of Information Fusion, including function models for information fusion, systems and framework of information fusion, data association, information fusion methods on various level, experiments and other content.Through class teaching, projects and simulation, writing research reports and surveys, class discussion and other teaching methods, this course is supposed to develop students’ basic research skills in analyzing, induction and synthesizing and make them master the foundational theories and methods of Information Fusion in short time.

教学大纲

1. 课程性质和任务:本课程属博士生专业课。通过教学内容的讲授,使学生掌握信息融合的基本理论和方法,为开展博士论文研究奠定基础。 2. 课程教学内容和基本要求:信息融合概述(2学时);预备知识(2学时);信息融合功能模型与体系结构(2学时);数据关联(4学时);检测级融合(4学时);状态级融合(4学时);特征级融合(4学时);决策级融合(4学时);信息融合应用实例分析(4学时),讨论(2学时)。3. 实验内容和基本要求及实验个数、学时数等:本课程安排1个信息融合应用实例分析作业,要求学生自行编制程序、上机仿真,写出研究报告,并开展课堂研讨。实验学时数为4学时。4. 对研究生能力培养的要求:本课程结束后,要求学生结合自己的研究方向,查阅最新科技文献,写出一篇富有见解的信息融合研究与综述报告。

课程进度计划

(无)

课程考核要求

一、考核题目:《信息融合》课程综合考试二、内容要求:1.本课程结束后,要求学生结合自己的研究方向,查阅最新科技文献,写出一篇富有见解的有关信息融合方面的综述报告;2.安排或自选1个信息融合应用实例,要求学生自行编制程序、上机仿真,写出研究报告;3.开展课堂研讨,要求学生做好PPT文件,演讲10-15分钟。三、字数要求:10000字左右四、指定考核方式(大型作业,或小论文,或读书报告)1.综述报告;2.大型作业;3.演讲。

参 考 文 献
  • 1. Richard R.B., S.S.Iyengar, Multi-Sensor Fusion: Fundamentals and Applications with Software. Prentice Hall, 1998.2. David L.Hall, Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion. Artech House, Inc., 1992.3. E. Waltz, J.Llinas, Multisensor Data Fusion. Artech House, Inc., 1990.4. P.K.Varshney, Distributed Detection and Data Fusion. Springer Verlag, 19975. 周宏仁、敬忠良、王培德,机动目标跟踪,国防工业出版社,1991。
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