《卫星海洋目标信息感知与处理技术》姚力波等著 人民邮电出版社 2024/1/1

内容简介：

相比陆基、海基、空基监视手段，天基海洋目标监视具有覆盖范围广、不受空域国界和地理条件限制等优势，是海洋强国争相发展的监视手段，也是海洋目标监视的发展趋势。近年来，随着低轨巨型遥感星座和地球同步轨道遥感卫星的快速发展，多源卫星对海洋目标探测信息的融合处理已成为海洋强国和相关组织研究的热点方向。目前，应用于海洋目标监视的卫星大部分工作在不同的低地球轨道上，如太阳同步轨道，单颗卫星重访周期较长，因此，卫星对海上目标探测具有稀疏非均匀的特点。同时，应用于海洋目标监视的卫星传感器类型较多，不同卫星传感器对海洋目标的探测数据具有质量差异大、特征维度不一致等特点。传统的基于数学方程的信息融合方法大多针对同类型同结构、稠密均匀观测型数据，不能直接应用于多源卫星信息融合处理，基于深度学习的多(跨)模态融合理论为多源卫星海洋目标探测信息的融合处理提供了新思路。因此，本书结合了传统信息融合理论和深度学习方法，对传统信息融合理论在多源卫星信息融合处理方面进行了改进，并对基于深度学习的多源卫星信息融合进行了探索。本书系统总结了作者近10年来的研究成果，对多源卫星对海上目标的检测、识别、关联、跟踪等融合处理方面进行了介绍。

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