由嶽建海、胡準慶編著的《軌道交通安全智能融合技術/軌道交通繫列學術專著》以軌道交通車輛為應用背景，深入分析了信息融合理論、技術和應用。采用理論與實踐相結合的方法，突破艱深的理論和技術應用，深入淺出地介紹了信息融合的基本方法、應用技巧、應用途徑及應用案例。首先介紹了信息融合的數學基礎知識．建立了信息融合繫統結構和功能模型；然後對模型數據進行了分析和估算；*後介紹了信息融合技術在軌道交通車輛中的應用。

由嶽建海、胡準慶編著的《軌道交通安全智能融 合技術/軌道交通繫列學術專著》主要介紹多傳感器 信息融合技術的基本概念、理論和方法，以及在軌道 車輛中的應用。全書包括信息融合概述、信息融合中 的數學基礎、信息融合繫統功能和結構模型、信息融 合的數據支持、基於統計的信息融合、目標跟蹤融合 、城市軌道交通的信息融合技術、鐵道車輛的信息融 合技術。 本書可作為高等學校鐵道機車車輛專業和載運工 具運用工程專業用書，也可作為軌道車輛行業各級管 理人員、檢驗人員和維修工人的專業參考書和職業教 育、技術培訓用書。

第1章 信息融合概述
1.1 信息融合的發展歷史與現狀
1.2 多傳感器繫統的特點與控制結構
1.3 信息融合的主要方法
1.3.1 信息融合的主要模型
1.3.2 信息融合的主要算法
1.3.3 當前的研究熱點
1.4 信息融合的應用案例
1.4.1 信息融合在軌道交通領域中的應用
1.4.2 其他典型的應用
1.5 信息融合技術的發展前景
第2章 信息融合中的數學基礎
2.1 粗糙集與證據理論
2.1.1 粗糙集理論基礎
2.1.2 證據理論基礎
2.2 模糊集合理論基礎
2.2.1 多傳感器融合數據有效性模糊處理技術
2.2.2 多傳感器融合數據有效性模糊評判實現
2.3 貝葉斯統計方法
2.3.1 貝葉斯公式
2.3.2 先驗分布
2.3.3 貝葉斯估計
2.3.4 貝葉斯決策
2.4 H8濾波理論
2.4.1 H8濾波技術基礎
2.4.2 繫統H8控制標準設計問題
2.4.3 連續繫統H8濾波問題的描述
2.4.4 離散繫統H8濾波問題的描述
2.4.5 H.濾波器同卡爾曼濾波器的比較
2.5 灰色繫統理論
2.5.1 灰色繫統的概念與基本原理
2.5.2 序列算子與灰色序列生成
2.5.3 灰色繫統預測
第3章 信息融合繫統功能和結構模型
3.1 概述
3.2 信息融合繫統的功能模型
3.3 信息融合繫統的結構模型
3.3.1 檢測級融合
3.3.2 位置級融合
3.3.3 態勢評估
3.3.4 威脅估計
3.4 信息融合的級別
3.5 信息融合繫統的通用處理結構
3.6 信息融合的六級功能分類模型
第4章 信息融合的數據支持
4.1 多傳感器信息融合時的數據準備
4.1.1 預處理
4.1.2 修正繫統誤差
4.1.3 坐標變換或空間配準
4.1.4 時間同步或對準
4.1.5 量綱對準
4.2 數據關聯
4.3 數據關聯的過程和步驟
4.3.1 多傳感器數據關聯
4.3.2 數據關聯過程
4.3.3 數據關聯的一般步驟
4.4 數據關聯的方法
4.5 多傳感器聯合概率數據關聯
4.5.1 概率數據關聯濾波器
4.5.2 多傳感器概率數據關聯算法
第5章 基於統計的信息融合
5.1 參數估計的基本概念與方法
5.1.1 參數估計的基本概念
5.1.2 估計問題
5.1.3 估計的偏差和無偏性
5.1.4 估計的方差和克拉美-勞不等式
5.1.5 估計的有效性
5.1.6 充分估計
5.1.7 估計的一致性
5.1.8 估計的其他性質
5.2 總體參數的點估計
5.2.1 矩估計
5.2.2 極大似然估計
5.2.3 點估計的評價標準
5.3 正態總體均值的區間估計
5.3.1 總體參數區間估計的概念和基本思想
5.3.2 單正態總體均值的區間估計
5.3.3 兩正態總體均值之差的區間估計
5.3.4 單側區間估計問題
5.4 一般總體均值和成數的大樣本區間估計
5.4.1 非正態總體均值的大樣本區間估計
5.4.2 總體成數(比例)的大樣本區間估計
5.4.3 單側區間估計
5.5 正態總體方差的區間估計
5.5.l 單正態總體方差的區間估計
5.5.2 兩正態總體方差之比的區間估計
5.6 樣本容量的確定
5.6.1 總體均值估計的必要樣本容量
5.6.2 總體成數估計的必要樣本容量
5.7 信息融合方法
5.7.1 貝葉斯信息融合方法
5.7.2 模糊信息融合方法
5.7.3 神經網絡信息融合方法
5.7.4 D-S證據理論信息融合方法
第6章 目標跟蹤融合
6.1 概述
6.1.1 目標檢測跟蹤的含義
6.1.2 信息獲取技術
6.1.3 基本概念與術語
6.1.4 目標探測與識別的信息鏈
6.1.5 目標檢測方法的基本概念
6.1.6 目標跟蹤方法涉及的基本問題
6.2 運動跟蹤
6.2.1 卡爾曼濾波
6.2.2 基於預測的運動跟蹤
6.3 多傳感器多模型概率數據關聯算法
6.3.1 多模型算法
6.3.2 相互作用多模型一概率數據關聯算法
6.3.3 多傳感器多模型一概率數據關聯濾波器
6.4 基於交互式多模型方法的目標跟蹤
6.4.1 目標建模
6.4.2 交互多模算法原理
6.4.3 案例分析
第7章 城市軌道交通的信息融合技術
7.1 概述
7.2 城市軌道交通的綜合監控繫統
7.2.1 綜合監控繫統的技術現狀
7.2.2 綜合監控繫統的技術發展方向
7.2.3 新一代城市軌道交通綜合信息管理繫統
7.3 城市軌道交通的列車定位技術
7.3.1 軌旁定位技術
7.3.2 車載列車定位技術
7.3.3 基於多傳感器融合的列車測速定位方法
7.4 多傳感器信息融合技術下的軌道交通車站設備故障診斷
7.4.1 軌道交通車站設備
7.4.2 多傳感器信息融合技術在故障診斷中的應用
7.5 信息融合技術下的地鐵中央空調風機故障診斷
7.5.1 神經網絡信息融合故障診斷技術
7.5.2 信息融合技術在故障診斷中的應用
7.5.3 地鐵中央空調風機故障診斷繫統建立
7.6 基於數據融合的城市軌道交通線網指揮中心綜合信息平臺
7.6.1 網絡化運營需求分析
7.6.2 線網指揮中心綜合信息平臺的構建
7.6.3 綜合信息平臺的關鍵技術
第8章 鐵道車輛的信息融合技術
8.1 概述
8.2 車輛定位繫統的信息融合技術
8.2.1 GPS航位推算繫統
8.2.2 DAB—GSM融合定位繫統
8.2.3 CPS／DD／MM組合定位繫統
8.3 鐵路5T繫統的信息融合技術
8.3.1 5T繫統簡介
8.3.2 5T數據接入和信息融合設計
8.4 高速列車遠程診斷與虛擬維護繫統的信息融合技術
8.4.1 繫統概述
8.4.2 技術方案
8.4.3 繫統建立與主要功能
參考文獻