1.1 信息融拿来目的和定义 1
第一章 信息融合概述 1
1.2 信息融合的基本原理 2
1.3 信息融合技术的应用 6
1.4 信息融合技术研究的历史与现状 10
1.5 背景资料 11
第二章 状态估计基础 12
2.1 引言 12
2.2 线性系统估计——Kalman滤波技术 12
2.3 运动模型的稳态滤波器 16
2.4 非线性系统的状态估计 19
2.5 小结 23
3.1 引言 24
3.2 不确定性推理方法之一——主观 Bayes方法 24
第三章 不确定推理方法 24
3.3 不确定性推理方法之二——证据理论 28
3.4 主观Bayes方法和证据理论的比较 34
3.5 小结 35
第四章 多传感器信息融合系统的功能和结构模型 36
4.1 信息融合系统的功能模型 36
4.2 信息融合系统的结构模型 38
4.3 信息融合技术在军事上的应用举例 42
4.4 小结 47
第五章 分布式检测与信息融合 48
5.1 引言 48
5.2 局部判决融合规则设计 48
5.3 并行结构中的分布检测与融合 53
5.4 串行结构中的分布检测与融合 57
5.5 带反馈并联网络中的分布检测与融合 62
5.6 分布式CFAR检测 67
5.7 先验概率和代价函数均模糊时的分布检测融合 72
5.8 小结 76
第六章 集中式多传感器综合跟踪算法 78
6.1 引言 78
6.2 多传感器联合概率数据互联算法 78
6.3 多传感器多目标跟踪的广义S-维分配算法 93
6.4 多雷达综合跟踪 102
6.5 小结 113
第七章 分布式多传感器信息融合中的统计航迹关联算法 114
7.1 引言 114
7.2 加权和修正航迹联算法 115
7.3 序贯航迹关联算法 116
7.4 统计双门限航迹关联算法 122
7.5 最近邻域和K近邻域航迹关联算法 125
7.6 修正的K近领域航迹关联算法 127
7.7 多局部节点情况下的统计航迹关联方法 134
7.8 统计航迹关联算法性能分析 138
7.9 在空中交通管制中的应用 146
7.10 比较与总结 148
第八章 分布式传感器信息融合中的模糊航迹关联算法 151
8.1 引言 151
8.2 模糊因素与隶属度函数 151
8.3 模糊因素的确定与模糊集A的动态分配 152
8.4 模糊双门限航迹关联算法 154
8.5 基于模糊综合函数的航迹关联算法 156
8.6 多因素模糊综合决策航迹关联算法 160
8.7 多局部节点情况下的模糊航迹关联算法 162
8.8 模糊航迹关联算法的性能分析 164
8.9 小结 166
9.1 引言 167
第九章 雷达和ESM数据关联 167
9.2 等样本容量下的ESM和雷达航迹关联 168
9.3 不等样本容量下基于统计理论的雷达和ESM航迹关联 170
9.4 不等样本容量下基于模糊综合分析的雷达和ESM航迹关联 181
9.5 基于组合优化的雷达与ESM数据关联 190
9.6 动态和属性信息在雷达和ESM数据关联中的应用 191
9.7 小结 194
第十章 红外传感器目标跟踪及雷达-红外融合跟踪 195
10.1 引言 195
10.2 基于修正球坐标系的红外目标跟踪 196
10.3 直角坐标系中采用扩展Kalman 滤波（EKF）的红外目标跟踪 202
10.4 基于定向概率数据互联滤波（DPDAF）的红外目标跟踪 204
10.5 基于红外传感器的机动检测 206
10.6 基于图像质心位置和质心位移测量的红外目标跟踪 210
10.7 基于最优数据压缩的雷达和红外融合的目标跟踪 213
10.8 基于多传感器概率数据互联滤波（MSPDAF）的雷达和红外融合跟踪 217
10.9 基于IMM/MSPDAF的雷达和红外融合跟踪 220
10.10 没有反馈时雷达和红外同步航迹融合 226
10.11 带有反馈时雷达和红外同步航迹融合 230
10.12 小结 233
第十一章 多传感信息融合的状态设计 238
11.1 引言 238
11.2 集中式多传感器信息融合系统中的状态估计 238
11.3 分布式多传感器信息融合系统中的状态估计 242
11.4 多级式多传感器系统中的分层估计 248
11.5 混合式系统多传感器信息融合中的状态估计 252
11.6 带反馈信息的分布估计 253
11.7 带反馈信息的多层估计 260
11.8 小结 263
12.2 航迹导管理 265
第十二章 多传感器信息融合中的航迹文件管理 265
12.1 引言 265
12.3 多传感器综合跟踪系统中的航迹质量管理技术 266
12.4 分布式系统中的关联映射 272
12.5 系统航迹的建立、保持与撤消 273
12.6 几个有关问题的讨论 273
12.7 小结 275
第十三章 利用属性融合技术识别雷达辐射源 276
13.1 引言 276
13.2 不确定推理在雷达辐射源识别中的应用 276
13.3 可能性理论在雷达辐射源识别中的应用 280
13.4 利用多属性模糊加权方法研究雷达辐射源识别 283
13.5 模糊综合函数属性融合方法在雷达识别中的应用 285
13.6 小结 286
14.1 引言 287
第十四章 多传感器目标识别融合模型 287
14.2 基于最大后验概率的目标识别融合 288
14.3 基于D-S证据理论的目标识别融合 289
14.4 基于模糊综合的目标识别融合 297
14.5 基于黑板模型的多传感器目标识别融合 299
14.6 小结 303
第十五章 回顾,建议与展望 304
15.1 引言 304
15.2 研究成果回顾 304
15.3 问题与建议 306
15.4 研究方向展望 309
参考文献 312
英文缩写对照表 334
作者简介 336