本書是關于多傳感器多源信息融合理論與應用的一本專著，主要匯集了作者近年來在多源信息融合基礎理論與方法、目標狀態估計、隨機集理論等方面的研究成果，同時也詳細介紹了信息融合的相關基本概念、結構和功能模型、主要研究方法。

《多傳感器多源信息融合理論及應用》是關于多傳感器多源信息融合理論與應用的一本專著，主要匯集了作者近年來在多源信息融合基礎理論與方法、目標狀態估計、隨機集理論等方面的研究成果，同時也詳細介紹了信息融合的相關基本概念、結構和功能模型、主要研究方法。《多傳感器多源信息融合理論及應用》涉及的理論和方法有多源信息融合系統模型、估計和濾波理論、信息分類方法、分布式信息融合、異步信息融合、多目標跟蹤、機動目標跟蹤、純方位跟蹤、隨機集理論等。另外，為了進一步說明書中的相關算法和模型，最后給出了兩個信息融合方法的應用實例。　《多傳感器多源信息融合理論及應用》可作為信息科學專業研究生和高等院校相關教師的參考資料，同時對從事多源信息融合理論及應用技術研究、開發和應用的科技人員也具有一定的參考價值。

?

前言

第1章 多傳感器多源信息融合概述

1.1 信息融合的概念及其優點

1.1.1 什么是信息融合

1.1.2 多源多傳感器信息融合的優勢

1.2 多源信息融合的模型

1.2.1 功能模型

1.2.2 結構模型

1.2.3 主要的信息融合技術和方法

1.3 信息融合的研究現狀和存在的問題

1.3.1 多源信息融合的研究現狀

1.3.2 多源信息融合存在的主要問題

1.4 信息融合技術的應用

1.5 本書結構

1.6 結論

參考文獻

第2章 數學基礎

2.1 概率論、隨機過程與數理統計基礎

2.1.1 事件與概率

2.1.2 隨機變量及其分布

2.1.3 高斯隨機變量

2.1.4 x2分布隨機變量

2.1 5多維隨機向量

2.1.6 全概率公式與貝葉斯公式

2.1.7 隨機過程

2.1.8 假設檢驗

2.1.9 Neyma-Pearson定理

2.2 線性代數、矩陣論與線性系統

2.2.1 矩陣基本概念

2.2.2 特征值與特征向量

2.2.3 矩陣求逆引理

2.2.4 矩陣微積分

2.2.5 線性系統理論

2.3 結論

參考文獻

第3章 參數估計與濾波理論

3.1 參數估計基本概念

3.1.1 參數估計問題的基本描述

3.1.2 參數估計模型

3.2 最大似然估計

3.3 最小二乘估計

3.3.1 線性最小二乘估計的批處理算法

3.3.2 線性最小二乘估計的迭代算法

3.4 最大后驗概率估計

3.5 最小均方誤差估計

3.5.1 最小均方誤差估計的一般形式

3.5.2 線性最小均方誤差估計

3.6 cramer-Rao下限和Fisher信息矩陣

3.7 Kalman濾波

3.7.1 系統模型

3.7.2 算法流程

3.7.3 Kalman濾波的優缺點

3.8 擴展Kalman濾波

3.8.1 系統模型

3.8.2 算法流程

3.8.3 擴展Kalman濾波的優缺點

3.9 unscented濾波

3.9.1 unscented變換

3.9.2 unscented濾波算法流程

3.9.3 unscented濾波的優缺點

3.10 粒子濾波

3.10.1 蒙特卡羅積分及重要度采樣

3.10.2 粒子濾波

3.11 結論

參考文獻

第4章 信息類型與傳感器系統

4.1 信息類型概述

4.1.1 信息類型Ⅰ

4.1.2 信息類型Ⅱ

4.2 傳感器系統

4.2.1 傳感器系統概述

4.2.2 傳感系統分類

4.2.3 人體感覺系統和常用傳感器

4.2.4 傳感系統設計相關問題

4.3 結論

參考文獻

第5章 同步采樣系統的分步式信息融合

5.1 多傳感器系統采樣分析

5.1.1 同步問題

5.1.2 異步問題

5.2 傳統同步融合算法

5.2.1 系統描述

5.2.2 集中式擴維融合

5.2.3 測量值加權融合

5.2.4 局部估計值加權融合

5.2.5 算法性能分析

5.2.6 小結

5.3 基于分步式濾波的融合算法

5.3.1 算法描述

5.3.2 SSF算法理論推導

5.3.3 算法精度分析

5.3.4 SSF與CFA計算量比較

5.3.5 仿真算例

5.4 結論

參考文獻

第6章 異步采樣系統的信息融合

6.1 異步多傳感器數據融合概述

6.2 基于傳輸短延遲的異步數據融合

6.3 分步式預測融合算法

6.3.1 連續系統描述

6.3.2 連續系統離散化

6.3.3 系統采樣描述

6.3.4 分步式預測融合算法

6.3.5 算法分析

6.3.6 計算機仿真

6.4 基于勻速增量的異步融合算法

6.4.1 系統描述

6.4.2 異步采樣描述

6.4.3 異步采樣數據的順序式融合算法流程

6.4.4 計算機仿真

6.4.5 小結

6.5 基于有理數倍采樣的異步融合

6.5.1 有理數倍采樣描述

6.5.2 離散狀態模型

6.5.3 測量值映射

6.5.4 預備工作

6.5.5 AFASRNT異步融合算法流程

6.5.6 仿真算例

6.6 基于狀態轉換的順序式異步融合算法

6.6.1 系統描述

6.6.2 采樣過程描述

6.6.3 基于偽測量值的異步融合算法

6.6.4 基于狀態轉換的順序式異步融合算法

6.6 5仿真算例

6.6.6 算法性能分析

6.6.7 小結

6.7 結論

參考文獻

第7章 多目標跟蹤技術

7.1 引言

7.2 多目標跟蹤的主要問題

……

第8章 機動目標跟蹤

第9章 純方位角定位與跟蹤

第10章 隨機集理論及其在信息融合中的應用

第11章 信息融合技術的應用實例