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遙感科學的控制論基礎

包郵 遙感科學的控制論基礎

出版社:國防工業出版社出版時間:2020-12-01
開本: 其他 頁數: 372
本類榜單:自然科學銷量榜
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遙感科學的控制論基礎 版權信息

  • ISBN:9787118122978
  • 條形碼:9787118122978 ; 978-7-118-12297-8
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>>

遙感科學的控制論基礎 內容簡介

本書主要針對攝影測量與遙感學科、空間地理信息學科的研究人員和學者,為他們提供一種解決地理信息應用的新方法、新思路,也可以作為控制論科學研究人員的參考延伸讀物。 目前還沒有將控制論引入到遙感系統中的相關書籍作品。本書從一種全新的系統發展觀與控制觀視角,剖析了遙感地理信息科學系統中的有關本質性問題,具有重要的出版價值與科研借鑒意義。

遙感科學的控制論基礎 目錄

第1章 遙感信息自動化定量化的控制論基礎
1.1 遙感信息自動化與定量化概述
1.1.1 遙感信息的四個環節與三個斷點
1.1.2 遙感信息的實時化
1.1.3 遙感信息的定量化
1.2 遙感信息中的系統控制論
1.2.1 遙感信息定量化中必須引入的系統控制論方法
1.2.2 控制模型理論
1.2.3 遙感控制論的技術方法
1.3 遙感控制論的初步應用
1.3.1 空天信息監測體系控制流圖
1.3.2 無人機遙感自動化
1.3.3 基于地學特征與遙感手段結合的輔助導航匹配方法
第2章 基于遙感控制論的自然地理系統流圖表達
2.1 控制論基本定義與傳遞函數流圖表達
2.1.1 控制論的基本概念
2.1.2 傳遞函數的流圖表達
2.2 土壤肥力框圖與流圖的傳遞函數化簡
2.3 基于梅森增益公式對土壤肥力框圖化簡
2.3.1 梅森增益公式
2.3.2 土壤肥力框圖化簡
2.4 土壤肥力傳遞函數不同條件的分解分析
第3章 自然地理系統狀態空間微分方程組構建及傳遞函數代數求解
3.1 現態-目標結合的狀態空間方程與微分方程組動態表征
3.1.1 狀態空間方程與線性系統的微分形式
3.1.2 傳統微分方程組的求解
3.2 拉普拉斯時域-復數域正變換基本定義
3.2.1 復數域空間
3.2.2 拉普拉斯正變換
3.2.3 拉普拉斯變換的性質
3.3 微分方程的拉普拉斯代數方程轉換
3.3.1 時間域到復數域轉換的必要性
3.3.2 拉普拉斯變換與傅里葉變換的比較
3.3.3 拉普拉斯變換與經典法比較
3.4 自然地理系統中微分方程組的構建與求解
3.4.1 狀態預測方程——人類在生態系統中的能動校正控制
3.4.2 拉普拉斯代數方程求解
3.5 幾種典型狀態空間信息控制模型案例
3.5.1 水體污染模型
3.5.2 土地利用動態變化預測
第4章 傳遞函數、控制流圖與狀態空間微分方程組的反向變換
4.1 傳遞函數因式分解后的不同流圖表達方式
4.2 傳遞函數流圖逆變換為狀態空間微分方程組
4.2.1 拉普拉斯逆變換
4.2.2 傳遞函數、流圖、狀態空間方程表達的等價性
4.3 自然地理信息系統中拉普拉斯逆變換的應用
4.3.1 狀態空間方程——人類在生態系統中的能動校正控制
4.3.2 拉普拉斯變換代數方程求解
4.4 遙感穩健系統實現的本質啟迪
4.4.1 控制系統的干擾
4.4.2 開環控制和閉環控制
4.4.3 穩健系統的實現
第5章 線性系統的可控性和可觀性
5.1 問題
5.2 線性定常連續系統的可控性
5.2.1 線性定常連續系統狀態可控性的定義
5.2.2 可控性的判別準則
5.2.3 可控標準型問題
5.2.4 輸出可控性
5.3 線性定常連續系統的可觀測性
5.3.1 可觀測性的定義
5.3.2 線性定常連續系統可觀測性的判別準則
5.3.3 可觀測標準型
5.4 線性系統可控性與可觀測性的對偶關系
5.5 可控性、可觀測性與傳遞函數矩陣
5.5.1 傳遞函數矩陣
5.5.2 MIMO系統的開環傳遞函數矩陣和閉環傳遞函數矩陣
5.5.3 傳遞函數矩陣的實現問題
5.5.4 可控性、可觀測性與傳遞函數矩陣的關系
5.6 線性定常系統的規范分解
5.6.1 系統按可控性的結構分解
5.6.2 系統按可觀測性的結構分解
5.6.3 系統按可控性和可觀測性的結構分解
5.7 控制論在無人機穩定系統中的應用
第6章 遙感觀測目標信息的自動化表達及趨勢估計
6.1 遙感觀測目標信息的自動化表達
6.2 遙感觀測目標信息的平滑
6.2.1 鄰近點比較法
6.2.2 移動平均法
6.2.3 指數平均法
6.2.4 空間平滑法
6.3 遙感觀測目標信息的濾波
6.3.1 卡爾曼濾波的定義
6.3.2 卡爾曼濾波的推導
6.3.3 卡爾曼濾波的研究進展
6.4 遙感觀測目標信息的估計理論
6.4.1 維納狀態估計
6.4.2 *小二乘法及其應用
6.4.3 極大似然估計及其應用
第7章 基于變權重泛函的多源信息智能融合及并行計算
7.1 信息智能融合定義
7.2 單端點多傳感器智能融合
7.2.1 GPS/INs導航的基本概念
7.2.2 信息融合的模糊控制決策仿真
7.3 多級端點多傳感器融合的變權重泛函表征
7.3.1 城市交通信息流智能融合的重要意義
7.3.2 交通信息流的變權重泛函表征
7.3.3 交通信息流的數學模型
7.3.4 基于加權平均的車速檢測
7.4 信息的并行計算定義與表征
7.4.1 并行計算定義
7.4.2 組合導航并行計算研究
7.5 控制與量測方程并行運算表征
7.5.1 并行道路匹配算法意義
7.5.2 道路匹配算法的基本問題
7.5.3 并行道路匹配算法實現
第8章 基于實時性要求的冗余容錯與模糊降階控制
8.1 信息冗余——智能容錯的內涵
8.1.1 空間信息的冗余
8.1.2 空間信息的智能容錯與可靠性
8.1.3 空間信息
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