| 数据融合是许多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一个新的前沿技术领域，是现代C3I系统的重要组成部分。本书是我国第一本关于多传感器数据融合理论的专著。 全书共分12章。第一章阐述数据融合的意义、理论基础、实现技术和研究现状；第二章和第三章研究多传感器目标检测理论和性能评估；第四章至第八章论述数据关联和目标跟踪的算法与理论；第九章介绍身份估计的基本思想与方法；第十章至第十二章介绍态势评估和威胁估计的基本理论，以及在这一领域有广泛应用前景的条件事件代数理论和规划识别理论。 本书适用于通信、控制和信号处理等领域的大学生、研究生和相关领域的科研、工程技术人员。 |
| 第一章 概论 *1.1 数据融合的目的和应用 1.2 数据融合的理论基础 1.2.1 数据融合的一般处理模型 1.2.2 数据融合的概念与结构分类 1.3 数据融合的实现技术 1.3.1 目标跟踪 1.3.2 目标识别 1.3.3 态势评估和威胁估计(STA) 1.4 数据融合的研究现状和如何推动我国数据融合研究的进展 1.4.1 理论研究应着眼未来、强调创新 1.4.2 技术研究应面向世界、追求突破 1.4.3 人才培养应面向教育 1.4.4 加强学术交流，全方位协调发展 补记 参考文献 第二章 多传感器目标检测的基本理论 2.1 问题描述 2.2 贝叶斯方法 2.3 Neyman??Pearson方法 2.4 系统检测率和系统虚警率 2.5 同类传感器情形下的讨论 补记 参考文献 第三章 多传感器目标检测的性能评估 3.1 传感器检测的基本特性 3.2 传感器检测性能分析 3.3 传感器的检测性能评估 补记 参考文献 第四章 目标跟踪与数据关联概论 4.1 多目标跟踪的基本思想 4.2 数据关联的概念与方法 4.2.1 “最近邻”方法 4.2.2 “全邻”最优滤波器 4.2.3 概率数据关联滤波器 4.2.4 多模型方法 4.2.5 相互作用多模型—概率数据关联滤波器 4.2.6 联合概率数据关联滤波器 4.2.7 多假设方法 4.2.8 航迹分裂方法 4.2.9 分布式多传 |
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