第1章 绪论 1
§1.1 引言 1
§1.2 信息融合中的一些关键技术 6
§1.3 本书的主要内容及安排 11
第2章 分布式检测融合研究 14
§2.1 先验概率和代价函数均模糊时的分布式检测融合 16
§2.2 统计特性完全未知时的分布式检测融合 32
§2.3 分布式检测融合系统中的决策空间优化划分 37
§2.4 本章小结 53
第3章 检测与跟踪的联合优化 55
§3.1 2D传感器检测与跟踪的联合优化 56
§3.2 3D传感器检测与跟踪的联合优化 61
§3.3 本章小结 67
第4章 等样本容量下的异类传感器数据关联 68
§4.1 利用角度信息的主被动传感器数据关联 70
§4.2 利用位置和速度信息的主被动传感器数据关联 74
§4.3 利用角度、角度变化率和ITG信息的主被动传感器数据关联 86
§4.4 主被动传感器异地配置情况下的数据关联 98
§4.5 本章小结 103
第5章 不等样本容量下的异类传感器数据关联 106
§5.1 基于统计理论的雷达与ESM数据关联 108
§5.2 基于模糊综合分析的雷达与ESM数据关联方法（一） 124
§5.3 基于模糊综合分析的雷达与ESM数据关联方法（二） 141
§5.4 本章小结 145
第6章 被动传感器对主动传感器的引导 147
§6.1 ESM对2D雷达的引导 148
§6.2 ESM对3D雷达的引导 157
§6.3 IRST对3D雷达的引导 160
§6.4 本章小结 166
第7章 结论 168
§7.1 本书取得的主要结果 168
§7.2 尚待研究的问题 171
附录A TDC和URI去模糊方法 173
附录B 卡方分布的近似分位数 175
参考文献 177