主题:【分享】See一下、一篇超级大牛的超级自引文献

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一点背景介绍:

Ronald Mahler (Lockheed Martin,数学博士毕业)自1993年开始研究随机有限集Random Finite Set在信息融合领域的应用,逐渐提出并发展了有限集统计Finite Set Statistics (FISST) 。可谓十年磨一剑,2003年在IEEE T.  Aerospace and Electronic Systems上发表应用于多目标跟踪的PHD(Probability Hypothesis Density) filter理论模型(2000年就提出了,不过大家广泛引起注意的是2003年毕竟系统的阐述),对这个领域相当震撼。完全颠覆了传统需要 数据关联 (如,NN,MHT,JPDA等)这一难点的多目标跟踪方法. 并在2007年发展了其改进版 CPHD (Cardinalitied PHD filter)。2007年还出了一本相当火的书 Statistical Multisource Multitarget Information Fusion (Artech House),此书将来必成经典,或者说现在已是。2009年后他进一步发展Multi-target Multi-Bernoulli filter, “Second-generation” (第二代) PHD/CPHD filters等等,对多目标跟踪的各种情况可所谓一人独舞,全面打进:复杂背景,未知杂波,未知探测,扩展复杂目标,还有更高级的传感模型等等。其实结合一些人家的工作单位和他的研究,也不难知道Mahler是有来头的:Lockheed Martin可是造F35, F21的厂子,多目标跟踪毫无疑问全世界领先。

在我看来,  这是一个活生生的传奇人物,至少包括如下几个方面:

1,他的很多著作论述是纯理论性地,没有任何实现模型论述更不用提仿真或者实验, 这在我们工程领域难以想象(可以把多目标跟踪当中更偏工程的理论)。因为一般你的理论方法都需要实现来验证,但是人家就不。人家的文章照发(引用更不用说了,每年的文章都要被引用百千次),而且能够实现他的理论的第一批人物现在都是领域的领军人物啦。

其中,以西澳大利亚大学的 B-N. Vo 的团队(里面还有个叫B-T Vo的)最为出名。他们分别在2005 (最早是2003年的会议上)到2007间提出了PHD 和CPHD filter的实现模型,分别是粒子滤波和高斯混合。在这个领域只有这两个实现模型,当然了英国怀特大学的clark提出了粒子高斯混合实现模型(粒子滤波和高斯混合共同实现)。然后他们的作品都甚至成了开创性研究,被广泛引用 (上千次),因为他们的工作相比更容易懂,更偏工程。不像Mahler的工作那么抽象,纯数学纯理论(上百个公式都是自己搞出来的,像是在那儿自圆自说。就自己一个人在那扯一样......数学博士毕业的就是不一样啊)。

2,领域内先前的大佬(比如研究其他方法的如MHT),包括IEEE会士, 多目标跟踪研究做出奠基性工作的Y. Bar-Shalom等也在跟进他的研究。这几年的多目标跟踪最热门的就是他的东东啦,毕竟跟人一种全新的感觉,而且理论模型仍在蓬勃发展中。国内学者的跟进还停留在2007年前的成果的理解和转化上,我自己都觉得他的东东后面太难了。莫非有点当年爱因斯坦的相对论能理解的没几个人似的

现在英美澳法等国防Defence中心或沾边的很多人物都是这个领域重要的活跃人物,而且貌似还有点一小撮团伙的味道。暂且还没有中国人加入他们这个圈子....

3,上面的Vo 团队基本属于在领域最牛的期刊如 IEEE T. Signal Processing 长期霸占的人物。人家也是实至名归。因为无论是文章的被引用还是开创性的第一次实现Mahler的理论,都是最超前和引起广泛关注的。但是,别忘了:他们的工作主要是Mahler的理论的实现。那么后面的这位Mahler岂不是神一样的人物了吗? 他的著作应该发在什么上面了,那就应该是超一流了(甚至怀疑,他的新作投出去有没有人能审稿)。那么超一流是什么呐?

超一流就是不论档次了。 Mahler可能不知道什么是SCI或者期刊档次,或者这些不影响他的生活质量。他的绝大多数的文章都发展一个 SPIE(the international society for optics and photonics)会议上 (都不知道会不会被EI 检索)。看名字和多目标跟踪关系都不是甚大,好坏你发在ICIF (International Conference on Information Fusion)这类看似更相关的会议 上阿!当然了这个会议上也有的。SPIE的文献这个东西,我下载都难!!人家只是偶尔才发一两个咱们常人认为的顶级期刊。 但是我觉得,也许他的名字在这个领域就是最好的牌子啦,比期刊还好使。

关于发文还有一点就是: 他的文章很多都是唯一作者 (可能他没有几个免费劳动力--硕博士?)。(从下面的附图作者自引的文献列表也可看出)

神的动作,看来一般人理解不了阿!!
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这里我给上面介绍的这位大牛Mahler有些文章对其自己的工作引用很大,貌似又完全无可厚非的例子。事实上,这个领域文章还基本没有不提到他的(往往都至少2-3篇的引用),可见他的工作的重要性。所以,Mahler对自己工作也完全没有必要回避不是 ?

第一次的时候贴出的是下面这篇文章 (附图是参考文献列表),只是随手碰到觉得15/19的比例很高了。所以博文开始的名称《一篇超级大牛的超级自引文献----这才叫牛:引的响当当》

Ronald Mahler, “Second-generation” PHD/CPHD filters and multitarget calculus, Proc. SPIE 7445, 74450I (2009)



附图1: 一共19篇参考文献,其中从4-18共计15篇作者自引

第二天又读到他的两篇文章,其中一篇14篇引文自引了13篇,另一篇干脆引文13篇全部是自引:100%够牛!,而且所引文献基本都是那同一个系列的。

Ronald Mahler, CPHD and PHD filters for unknown backgrounds I: dynamic data clustering, Sensors and Systems for Space Applications III. Edited by Cox, Joseph L.; Motaghedi, Pejmun. Proceedings of the SPIE, Volume 7330 (2009)., pp. 73300K-73300K-12 (2009).

参考文献列表



附图2:  14篇引文自引了13篇
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再看这个终极自引:

Ronald Mahler, CPHD and PHD filters for unknown backgrounds, part III: tractable multitarget filtering in dynamic clutter, Proc. SPIE 7698, 76980F (2010); http://dx.doi.org/10.1117/12.849470

参考文献列表



附图3:  100%自引
envirend
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哈哈,文章没有完全看完,不知道是不是因为其他人没有研究过这方面,从而导致只能引用自己的文献呢?
该帖子作者被版主 gl198603122积分, 2经验,加分理由:常来论文写作与投稿 交流学习(⊙o⊙)哦
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