针对现有室内定位技术精度低、实现复杂度高等问题，提出一种基于粒子滤波的多信息融合室内定位算法。在传统的行人航迹推算（PDR）以及地磁匹配等室内定位算法的基础上，通过粒子滤波动态地纠正行人步长和方向角，从而有效地减小了定位误差。通过PDR算法获得行人的步频、步长、方向等信息，由地磁匹配算法得到行人所在位置对应的地磁值，最后利用粒子滤波对以上信息进行融合处理从而得到粒子的权重，由粒子权重对步长和方向角不断地修正。实验结果表明，该算法可以实时动态地补偿PDR的定位误差，能够获得较高的定位精度。

压缩包中包含了三篇有关信息融合的综述文章，简述了信息融合的概念、结构模型，信息融合的基本进展与现状，贝叶斯优化

物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.

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计算机操作系统（第4版）汤小丹、汤子瀛 第二章进程的描述和控制思维导图，已将重点进行提炼概括，包括：进程控制、同步，经典进程的同步问题，进程通信，以及线程等

多模态信息融合

信息融合

DSmT创始人Florntin Smarandache及Jean Dezert对DSmT理论及其应用的阐述，中文版，由黄心汉、李新德翻译。信息融合方向经典好书，内容包括：1、DSmT的基础理论及其发展；2、涉及超幂集部分介绍；3、混合DSM模型表示；4、DSmT和贝叶斯推理的概率化逻辑；5、各种情境中的数据关联：多目标跟踪、中智框架等等。。。

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这是数据融合方面的书，对学习雷达数据处理很有好处。