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第1章　多传感器信息融合概述1

1.1 多传感器信息融合的目的和定义1

1.2　多传感器信息融合的基本原理2

1.3　多传感器信息融合技术的应用7

1.4　多传感器信息融合技术研究的历史与现状10

1.5　背景资料12

第2章　状态估计基础13

2.1 引言13

2.2　线性系统估计—Kalman滤波技术13

2.3　运动模型的稳态滤波器22

2.4　非线性系统的状态估计26

2.5　小结33

第3章　不确定推理方法35

3.1 引言35

3.2　不确定性推理方法之一——主观Bayes方法35

3.3　不确定性推理方法之二——证据理论40

3.4　主观Bayes方法和证据理论的比较46

3.5　小结46

第4章　多传感器信息融合系统功能和结构模型48

4.1　信息融合系统的功能模型48

4.2　信息融合系统的结构模型49

4.3　信息融合技术在军事上的应用举例54

4.4　小结59

第5章　分布式检测与融合61

5.1 引言61

5.2　局部判决融合规则设计61

5.3　并行结构中的分布检测与融合67

5.4　串行结构中的分布检测与融合72

5.5　带反馈并联网络中的分布检测与融合76

5.6　分布式CFAR检测82

5.7　小结86

第6章　集中式多传感器综合跟踪算法88

6.1 引言88

6.2　多传感器联合概率数据互联算法88

6.3　多传感器多目标跟踪的广义S维分配算法104

6.4　多雷达综合跟踪116

6.5　小结127

第7章　分布式多传感器信息融合中的统计航迹关联算法128

7.1 引言128

7.2　加权和修正航迹关联算法129

7.3　序贯航迹关联算法130

7.4　统计双门限航迹关联算法136

7.5　最近邻域和K近邻域航迹关联算法141

7.6　修正的K近邻域航迹关联算法142

7.7　多局部节点情况下的统计航迹关联算法149

7.8　统计航迹关联算法性能分析154

7.9　在空中交通管制中的应用160

7.10　比较与总结163

第8章　分布式多传感器信息融合中的模糊航迹关联算法166

8.1 引言166

8.2　模糊因素集与隶属度函数166

8.3　模糊因素的确定与模糊集A的动态分配167

8.4　模糊双门限航迹关联算法169

8.5　基于模糊综合函数的航迹关联算法173

8.6　多因素模糊综合决策航迹关联算法176

8.7　多局部节点情况下的模糊航迹关联算法179

8.8　模糊航迹关联算法的性能分析181

8.9　小结183

第9章　雷达和ESM数据关联184

9.1 引言184

9.2　等样本容量下的雷达和ESM航迹关联184

9.3　不等样本容量下基于统计理论的雷达和ESM航迹关联187

9.4　不等样本容量下基于模糊综合分析的雷达与ESM航迹关联198

9.5　动态和属性信息在雷达和ESM数据关联中的应用207

9.6　小结210

第10章　红外传感器目标跟踪及雷达—红外融合跟踪212

10.1 引言212

10.2　基于修正球坐标系的红外目标跟踪213

10.3　基于定向概率数据互联滤波（DPDAF）的红外目标跟踪220

10.4　基于红外传感器的机动检测223

10.5　基于图像质心位置和质心位移测量的红外目标跟踪226

10.6　基于最优数据压缩的雷达和红外融合目标跟踪230

10.7　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234

10.8　基于IMM/MSPDAF的雷达和红外融合跟踪239

10.9　小结246

附录10A　MSC中非线性状态方程的推导246

附录10B 目标航向协方差阵的推导248

附录10C　质心测量误差方差的推导249

第11章　多传感器信息融合中的状态估计251

11.1 引言251

11.2　状态估计基本方程描述251

11.3　集中式多传感器信息融合系统中的状态估计252

11.4　分布式多传感器信息融合系统中的状态估计254

11.5　多级式多传感器系统中的分层估计260

11.6　混合式多传感器信息融合系统中的状态估计264

11.7　带反馈信息的分布估计266

11.8　带反馈信息的多层估计272

11.9　小结275

第12章　多传感器信息融合中的航迹文件管理277

12.1 引言277

12.2　航迹号管理277

12.3　多传感器综合跟踪系统中的航迹质量管理技术278

12.4　分布式系统中的关联映射284

12.5　系统航迹的建立、保持与撤销285

12.6　几个有关问题的讨论285

12.7　小结287

第13章　利用属性融合技术识别雷达辐射源288

13.1 引言288

13.2　不确定推理在雷达辐射源识别中的应用288

13.3　可能性理论在雷达辐射源识别中的应用292

13.4　利用多属性模糊加权方法识别雷达辐射源295

13.5　小结298

第14章　多传感器目标识别融合模型299

14.1 引言299

14.2　基于最大后验概率的目标识别融合301

14.3　基于D-S证据理论的目标识别融合301

14.4　基于模糊综合的目标识别融合308

14.5　基于黑板模型的多传感器目标识别融合311

14.6　小结314

第15章　回顾、建议与展望316

15.1 引言316

15.2　研究成果回顾316

15.3　问题与建议318

15.4　研究方向展望320

参考文献323

英文缩写对照表360