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深度学习的多传感器融合理论与应用
| 著者 | 李素涵，高韩石，奥松葵主编 |
| ISBN | 9787118127454 |
| 中图分类 | TP212.6 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 国防工业出版社 |
| 丛书名 | — |
| 出版年 | 2024 |
| 页码 | 14,266,16页 |
| 价格 | ¥138.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
8.6/10
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📝 内容简介
本书从2017年第13届IEEE多传感器集成与融合国际会议录用的112篇论文中，摘选17篇扩展延伸后编入本书，具体内容采用协方差映射处理异常数据的通用融合框架、网络控制系统中的传输延迟与损耗状态估计以及椭圆运动约束条件下的融合状态估计与性能等基础理论，到使用多个紧凑型高频表面波雷达的船舶监控系统中基于贝叶斯估计定位目标，基于SLAM的UAS返回起飞点以及现实情况下的水下地形导航等具体应用实例。
🏛️ 本馆馆藏信息
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