《核生化信息融合技術(shù)與應用》從核生化信息需求出發(fā)，通過對核生化信息采集、處理、預測和決策等全流程的分析，系統(tǒng)研究了信息融合技術(shù)在核生化領(lǐng)域的應用。本書在全面論述核生化信息融合定義、基本原理和級別的基礎(chǔ)上，按照核生化信息融合的要素，結(jié)合國內(nèi)外的最新成果，以核生化信息運用為主線，介紹了核生化信息融合技術(shù)的基本理論、方法和應用，希望給讀者提供一個完整的知識體系，充分論述核生化領(lǐng)域信息融合“是什么、干什么、怎么干”的問題。
本書適合從事核生化信息融合技術(shù)相關(guān)工作的教學人員和技術(shù)人員閱讀，也可供從事裝備信息化、指揮信息系統(tǒng)相關(guān)工作的人員參考，還可作為核生化信息融合技術(shù)教育培訓、院校相關(guān)學科專業(yè)的教學參考書。
第一章 核生化信息融合概述001
第一節(jié) 核生化信息融合簡介 002
一、信息融合的定義 002
二、核生化信息融合的定義 003
三、核生化信息融合的特點 003
第二節(jié) 核生化信息融合的基本原理和級別/ 004
一、核生化信息融合的基本原理 004
二、核生化信息融合的模型和級別 006
第三節(jié) 核生化信息融合的應用 014
一、信息融合技術(shù)的軍事應用 014
二、核生化信息融合技術(shù)的應用現(xiàn)狀 016
第四節(jié) 核生化信息融合技術(shù)發(fā)展趨勢 019
一、改進現(xiàn)有的信息融合方法 019
二、綜合應用多種信息融合方法 019
三、研究應用新興的信息融合方法 019
第二章 核生化信息融合的數(shù)學基礎(chǔ)021
第一節(jié) 常用數(shù)理統(tǒng)計分布 022
一、正態(tài)分布 022
二、均勻分布 023
三、χ2 分布 023
四、t 分布 023
五、F 分布 024
六、非中心χ2 分布 024
七、二項分布 025
第二節(jié) 不確定性信息融合方法 025
一、模糊推理方法 025
二、灰色系統(tǒng)方法 030
三、粗糙集方法 033
四、貝葉斯優(yōu)化方法 035
第三節(jié) 信息融合智能尋優(yōu)算法 037
一、遺傳算法 038
二、蟻群算法 049
三、花朵授粉算法 051
第三章 核生化信息融合模型055
第一節(jié) 核生化信息的概念 056
一、信息的定義 056
二、核生化信息的定義 057
第二節(jié) 核生化信息建模 058
一、核危害信息建模 058
二、化生危害信息建模 059
第三節(jié) 核生化信息融合模型構(gòu)建 063
一、核生化信息融合內(nèi)容 063
二、核生化威脅建模 063
三、核生化危害軍事概念建模 066
四、核生化信息融合功能模型 072
第四章 核生化信源分類及特性077
第一節(jié) 核生化信源分類 078
一、按監(jiān)測信號種類劃分 078
二、按作用范圍劃分 078
三、按信息獲取的實時性劃分 078
四、按輸出信息的類別劃分 078
第二節(jié) 核監(jiān)測信源 079
一、光輻射 079
二、核電磁脈沖 084
三、沖擊波 093
四、核輻射 096
第三節(jié) 化學監(jiān)測信源 105
一、化學武器的傷害形式及特點 106
二、化學武器的種類及危害方式 107
三、化學毒劑傳感器 109
第四節(jié) 生物監(jiān)測信源 118
一、生物戰(zhàn)劑的分類 118
二、生物戰(zhàn)劑的施放方法 121
三、生物傳感器 122
第五章 核生化檢測融合技術(shù)及應用125
第一節(jié) 檢測融合技術(shù)基本原理 126
一、分布式檢測融合基本原理 126
二、核生化信息檢測融合問題描述 126
第二節(jié) 單點信源的分布式檢測融合方法 127
一、基礎(chǔ)模型構(gòu)建 127
二、融合算法設(shè)計 132
三、數(shù)值仿真實驗設(shè)計 135
第三節(jié) 混合信源的分布式檢測融合方法 142
一、融合算法設(shè)計 142
二、數(shù)值仿真實驗設(shè)計 145
第六章 核生化危害預測技術(shù)及應用149
第一節(jié) 核生化危害預測概述 150
一、核生化危害預測基本概況 150
二、國外核生化危害預測相關(guān)應用平臺 151
三、國內(nèi)核生化危害預測相關(guān)應用平臺 152
第二節(jié) 基于高斯擴散模式的核生化危害快速預測技術(shù) 153
一、高斯擴散模式的基本原理 153
二、瞬時擴散下的高斯擴散 153
三、連續(xù)擴散下的高斯擴散 154
四、擴散參數(shù)獲取方式 155
第三節(jié) 基于流體動力學的核生化危害預測技術(shù) 156
一、OpenFOAM開源平臺概況 157
二、基于OpenFOAM的核生化危害擴散詳細預測模型 157
三、面向CHDNFP模型求解的IDEFWA設(shè)計 165
四、CHDNFP-IDEFWA求解器的編譯 169
第四節(jié) 應用案例 171
一、SF6 示蹤實驗基本情況介紹 172
二、實驗模擬與分析 172
三、實驗結(jié)果討論 177
第七章 核生化危害源項反演技術(shù)及應用183
第一節(jié) 核生化危害源項反演研究現(xiàn)狀 184
一、基于歐拉方法的源項估計 184
二、基于拉格朗日方法的源項估計 187
三、基于深度學習的源項估計 188
第二節(jié) 基于四維變分的核生化初生危害源項反演技術(shù) 190
一、初生化學危害多源反演問題建模 190
二、初生化學危害多源反演梯度模型 192
三、瞬時釋放條件下的數(shù)值預報切線性算子Dt+1 193
四、背景誤差協(xié)方差矩陣B 197
五、觀測誤差協(xié)方差矩陣R 199
六、基于共軛梯度法的梯度模型迭代求解 199
第三節(jié) 基于花朵授粉算法改進的核生化再生危害源項反演技術(shù) 200
一、再生化學危害源項反演問題建模 200
二、再生化學危害4DVAR多源反演模型構(gòu)建 201
三、面向4DVAR多源反演模型求解的改進花朵授粉算法(IFPA-4DVAR) 204
第四節(jié) 基于擴散模型誤差改進的核生化危害反演技術(shù) 207
一、DME-4DVAR多源反演模型構(gòu)建 207
二、基于貝葉斯優(yōu)化的擴散模型誤差因子估計 210
三、數(shù)值模擬分析 212
第五節(jié) 應用案例 217
一、示蹤試驗基本情況 217
二、擴散模型誤差因子估計 218
三、源強和源的位置估計 219
四、實驗結(jié)果分析 220
第八章 核生化數(shù)據(jù)同化技術(shù)及應用223
第一節(jié) 數(shù)據(jù)同化基本理論 224
第二節(jié) 核生化順序數(shù)據(jù)同化技術(shù) 225
一、線性卡爾曼濾波 225
二、擴展卡爾曼濾波 226
三、集合卡爾曼濾波 226
第三節(jié) 核生化連續(xù)數(shù)據(jù)同化技術(shù) 227
一、三維變分數(shù)據(jù)同化 228
二、四維變分數(shù)據(jù)同化 230
第四節(jié) 應用案例 232
一、實驗背景和初始參數(shù) 232
二、數(shù)據(jù)處理及實驗結(jié)果 234
三、粒子示蹤實驗條件 234
四、數(shù)據(jù)同化實驗方法 235
五、實驗結(jié)果 236
第九章 核生化遙測信息融合技術(shù)及應用241
第一節(jié) 相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀 242
第二節(jié) 化學云團的遙測定位建模與融合處理 243
一、化學云團的類型 243
二、基于瞬時點源的化學云團遙測定位 245
三、基于連續(xù)點源的化學云團遙測定位 263
四、誤差分析 267
第三節(jié) 化學云團的邊界提取 270
一、邊界問題的提出 270
二、基于陸上遙測的化學云團邊界提取模型 271
三、基于空中遙測的化學云團邊緣提取模型 278
參考文獻 289
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