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第1章 绪论1

1.1多传感器信息融合的基本概念1

1.2多传感器信息融合的分类6

1.3多传感器信息融合系统的基本模型9

1.4多传感器信息融合技术的应用15

1.5多传感器信息融合技术的历史、现状与发展趋势17

第2章 状态估计与不确定性理论20

2.1卡尔曼滤波20

2.2运动模型的稳态滤波器29

2.3扩展卡尔曼滤波35

2.4主观Bayes方法38

2.5证据理论41

2.6主观Bayes方法和证据理论的比较45

第3章 模糊推理与神经网络46

3.1模糊集合与模糊关系46

3.2模糊度与相似度49

3.3模糊推理的基本思想51

3.4Mamdani模糊推理方法55

3.5模糊逻辑59

3.6人工神经网络60

第4章 检测融合62

4.1假设检验62

4.2检测融合结构模型71

4.3基于并行结构的分布式检测融合73

4.4基于串行结构的分布式检测融合77

4.5树状分布式检测融合81

4.6反馈网络中的分布式检测融合83

4.7分布式恒虚警概率检测88

第5章 估计融合94

5.1估计融合系统结构94

5.2多传感器系统数学模型97

5.3集中式融合系统99

5.4分布式估计融合106

5.5基于协方差交集的分布式信息融合113

5.6混合式估计融合119

5.7异步估计融合122

第6章 目标跟踪与航迹融合127

6.1目标跟踪的基本概念和原理127

6.2跟踪门128

6.3目标跟踪模型130

6.4目标跟踪算法145

6.5航迹初始与终止162

6.6航迹管理168

6.7航迹融合及其算法173

第7章 数据关联176

7.1概率数据关联176

7.2联合概率数据关联180

7.3多假设跟踪、分布多目标跟踪189

7.4多维分配数据关联算法196

7.5基于统计的分布式航迹关联204

7.6基于模糊综合函数的航迹关联算法205

7.7多传感器多目标航迹的静态关联方法210

7.8基于LMMSE的多传感器航迹融合216

第8章 态势与威胁评估222

8.1态势评估的概念222

8.2态势评估的实现226

8.3态势评估的方法231

8.4威胁评估及其知识库233

8.5基于多因子综合加权的威胁评估242

第9章 多传感器系统中信息融合的应用246

9.1雷达组网分布式检测系统246

9.2信息融合技术在C3I系统中的应用253

9.3被动/红外复合制导信息融合261

9.4信息融合技术在分布式入侵检测系统中的应用263

9.5信息融合技术在智能交通中的应用266

9.6信息融合技术的其他应用268

参考文献272