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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