第1章 緒論
1.1 多源信息融合的一般概念
1.1.1 多源信息融合的提出及定義
1.1.2 多源信息融合的優(yōu)勢
1.2 多源信息融合的功能模型
1.2.1 經(jīng)典的功能模型
1.2.2 其他功能模型
1.3 多源信息融合的系統(tǒng)結構
1.3.1 集中式結構
1.3.2 分布式結構
1.3.3 混合式結構
1.4 多源信息融合中的數(shù)學方法
1.4.1 估計理論方法
1.4.2 不確定性推理方法
1.4.3 智能計算與模式識別理論
1.5 多源信息融合的發(fā)展過程及研究現(xiàn)狀
1.6 多源信息融合的應用
1.6.1 民事上的應用
1.6.2 軍事上的應用
習題
參考文獻

第2章 估計理論
2.1 估計準則
2.1.1 最小二乘估計和加權最小二乘估計
2.1.2 最小方差估計和線性最小方差估計
2.1.3 極大似然估計和極大后驗估計
2.2 最優(yōu)貝葉斯濾波
2.3 線性動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)濾波
2.3.1 卡爾曼濾波器
2.3.2 信息濾波器
2.4 非線性動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)濾波
2.4.1 擴展卡爾曼濾波器
2.4.2 強跟蹤濾波器
2.4.3 ut變換和ukf
2.4.4 差分濾波器
2.4.5 粒子濾波器
2.5 混合系統(tǒng)多模型估計
2.5.1 一般描述
2.5.2 多模型估計實現(xiàn)
2.5.3 定結構多模型估計
2.5.4 交互式多模型算法
2.5.5 變結構多模型算法
2.6 期望最大化方法
2.6.1 概述
2.6.2 em算法描述
2.6.3 混合高斯參數(shù)估計的em算法實例
習題
參考文獻

第3章 不確定性推理理論
3.1 主觀貝葉斯方法
3.1.1 貝葉斯條件概率公式
3.1.2 貝葉斯方法在信息融合中的應用
3.1.3 主觀貝葉斯方法的優(yōu)缺點
3.2 d-s證據(jù)推理
3.2.1 證據(jù)理論的基本概念
3.2.2 證據(jù)理論的組合規(guī)則
3.2.3 基于證據(jù)理論的決策
3.2.4 證據(jù)理論的優(yōu)缺點
3.3 不確定性推理方法之三——dsmt
3.3.1 dsmt的基本概念
3.3.2 dsmt的組合規(guī)則
3.3.3 dsmt的優(yōu)缺點
3.4 主觀貝葉斯方法、d-s證據(jù)理論和 dsmt的比較
3.5 模糊集合理論
3.5.1 模糊集合與隸屬度
3.5.2 模糊聚類
3.6 模糊邏輯
3.7 模糊推理
3.8 模糊積分
3.9 可能性理論
習題
參考文獻

第4章 信息融合其他數(shù)學基礎
4.1 粗糙集理論
4.1.1 基本概念
4.1.2 粗糙集理論在信息融合中的應用
4.2 隨機集理論
4.2.1 一般概念
4.2.2 概率模型
4.2.3 隨機集的mass函數(shù)模型
4.3 灰色系統(tǒng)理論
4.3.1 灰色系統(tǒng)理論的兩條基本原理
4.3.2 數(shù)據(jù)變換技術
4.4 支持向量機理論
4.4.1 最優(yōu)分類超平面
4.4.2 線性可分的最優(yōu)分類面
4.4.3 線性不可分的最優(yōu)分類面
4.4.4 非線性支持向量機
4.5 信息熵理論
4.5.1 有關熵的概念
4.5.2 觀測系統(tǒng)的信息融合問題
4.5.3 觀測決策融合系統(tǒng)的信息融合問題
4.5.4 融合系統(tǒng)的熵的結構關系
4.6 神經(jīng)網(wǎng)絡
4.6.1 人工神經(jīng)元模型
4.6.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)
4.6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的結構
4.6.4 神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法
4.7 遺傳算法
4.7.1 遺傳算法的基本流程
4.7.2 編碼方法
4.7.3 適應度函數(shù)
4.7.4 選擇算子
4.7.5 交叉算子
4.7.6 變異算子
4.8 貝葉斯網(wǎng)絡基礎
4.8.1 貝葉斯網(wǎng)絡的一般概念
4.8.2 獨立性假設
4.8.3 一致性概率
4.8.4 貝葉斯網(wǎng)絡推斷
習題
參考文獻

第5章 檢測融合
5.1 引言
5.2 假設檢驗
5.2.1 假設檢驗問題描述
5.2.2 似然比判決準則
5.3 檢測融合結構模型
5.3.1 集中式融合檢測結構
5.3.2 分布式融合檢測結構
5.4 基于并行結構的分布式檢測融合
5.4.1 并行分布式融合檢測系統(tǒng)結構
5.4.2 并行分布式最優(yōu)檢測
5.5 基于串行結構的分布式檢測融合
5.5.1 串行分布式融合檢測系統(tǒng)結構
5.5.2 串行分布式最優(yōu)檢測
5.6 樹狀分布式檢測融合
5.6.1 樹狀分布式融合檢測系統(tǒng)結構
5.6.2 樹狀分布式最優(yōu)檢測
5.7 反饋網(wǎng)絡中的分布式檢測融合
5.7.1 反饋并聯(lián)網(wǎng)絡的融合與局部判決規(guī)則
5.7.2 系統(tǒng)的性能描述
5.7.3 并聯(lián)反饋網(wǎng)絡應用舉例
5.8 分布式恒虛警概率檢測
5.8.1 cfar檢測
5.8.2 分布式cfar檢測
習題
參考文獻

第6章 估計融合
6.1 估計融合系統(tǒng)結構
6.2 多傳感器系統(tǒng)數(shù)學模型
6.2.1 線性系統(tǒng)
6.2.2 非線性系統(tǒng)
6.3 集中式融合系統(tǒng)
6.3.1 并行濾波
6.3.2 序貫濾波
6.4 分布式估計融合
6.4.1 不帶反饋信息的分布式估計融合
6.4.2 帶反饋信息的分布式融合
6.4.3 全信息估計融合
6.5 基于協(xié)方差交集的分布式數(shù)據(jù)融合
6.5.1 問題描述
6.5.2 相關程度已知的相關估計量最優(yōu)融合
6.5.3 相關程度未知的相關估計量最優(yōu)融合
6.6 混合式估計融合
6.6.1 順序估計
6.6.2 加權估計
6.7 多級式估計融合
6.7.1 不帶反饋信息的多級式估計融合
6.7.2 帶反饋信息的多級式估計融合
6.8 聯(lián)邦濾波器
6.8.1 問題描述
6.8.2 方差上界技術
6.8.3 聯(lián)邦濾波器的一般結構
6.8.4 聯(lián)邦濾波器的工作流程
6.8.5 聯(lián)邦濾波器的最優(yōu)性證明
6.9 異步估計融合
6.9.1 系統(tǒng)方程描述
6.9.2 集中式異步估計融合
6.9.3 分布式異步估計融合
習題
參考文獻

第7章 識別融合
7.1 目標識別融合概述
7.2 基于模糊集合理論的目標識別融合技術
7.2.1 基于模糊貼近和不確定理論的識別方法
7.2.2 基于可能性理論的識別模型
7.2.3 基于多屬性模糊加權方法的目標識別
7.2.4 基于模糊綜合函數(shù)的目標識別
7.3 基于粗糙集理論的目標識別融合理論
7.3.1 關系數(shù)據(jù)模型
7.3.2 建立知識系統(tǒng)
7.3.3 基于粗糙集理論的權值確定方法
7.3.4 基于決策表的分類規(guī)則
7.4 基于d-s證據(jù)理論的目標識別融合技術
7.4.1 互不相容數(shù)據(jù)結構的遞歸目標識別融合
7.4.2 相容數(shù)據(jù)結構的遞歸目標識別空間融合
7.5 基于灰色系統(tǒng)理論的目標識別融合技術
7.5.1 灰關聯(lián)分析識別融合算法［12］
7.5.2 基于d-s推理的灰關聯(lián)分析融合方法
7.6 基于極大后驗概率理論的目標識別融合技術
7.7 基于 dsmt理論的目標識別融合技術
7.7.1 dsmt的融合過程
7.7.2 遞歸目標識別融合
7.8 基于屬性測度理論的目標識別融合技術
7.8.1 屬性測度基本理論
7.8.2 已知指標分類標準的屬性模式識別模型
7.8.3 非有序分割類的屬性測度模型
7.8.4 屬性測度與d-s證據(jù)理論相結合的融合識別方法
習題
參考文獻

第8章 圖像融合
8.1 圖像融合概述
8.1.1 圖像融合的概念
8.1.2 圖像融合的發(fā)展
8.1.3 圖像融合的應用
8.2 圖像融合的分類
8.2.1 像素級圖像融合
8.2.2 特征級圖像融合
8.2.3 決策級圖像融合
8.3 圖像配準
8.3.1 配準的基本概念
8.3.2 配準需要解決的問題
8.3.3 配準算法
8.3.4 變換模型及配準參數(shù)估計方法
8.3.5 圖像的重采樣和變換
8.4 圖像融合算法
8.4.1 基于貝葉斯方法的圖像融合
8.4.2 基于統(tǒng)計量測優(yōu)化的圖像融合
8.4.3 基于ica的圖像融合
8.4.4 基于小波變換的圖像融合
8.5 圖像融合的應用
8.5.1 遙感圖像融合
8.5.2 生物識別技術
習題
參考文獻

第9章 時間與空間對準
9.1 問題描述
9.2 時間對準
9.2.1 時間同步技術
9.2.2 時間配準技術
9.3 坐標變換
9.3.1 常用坐標系
9.3.2 坐標系的選擇
9.3.3 坐標轉換
9.4 空間配準算法
9.5 量綱對準
習題
參考文獻

第10章 目標跟蹤
10.1 目標跟蹤的基本概念和原理
10.1.1 跟蹤門的形成與選擇
10.1.2 數(shù)據(jù)關聯(lián)與跟蹤維持
10.1.3 航跡起始與終止
10.1.4 漏報與虛警
10.2 跟蹤門
10.2.1 環(huán)形跟蹤門
10.2.2 橢圓（球）形跟蹤門
10.2.3 矩形跟蹤門
10.2.4 扇形跟蹤門
10.3 航跡起始
10.3.1 航跡起始算法
10.3.2 航跡起始中的有關問題討論
10.4 目標跟蹤模型
10.4.1 運動模型
10.4.2 量測模型
10.5 目標跟蹤算法
10.5.1 基于隨機有限集的多目標跟蹤
10.5.2 基于imm的機動多目標跟蹤
10.5.3 基于期望極大化算法的機動目標跟蹤
10.5.4 基于模糊推理的目標跟蹤技術
10.6 航跡終止與航跡管理
10.6.1 多目標跟蹤終結理論
10.6.2 航跡管理
10.6.3 小結
習題
參考文獻

第11章 數(shù)據(jù)關聯(lián)
11.1 單目標量測——航跡關聯(lián)算法
11.1.1 最近鄰方法
11.1.2 概率數(shù)據(jù)關聯(lián)
11.1.3 交互式多模型概率數(shù)據(jù)關聯(lián)
11.1.4 c-immpda算法
11.1.5 綜合擴展概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法
11.2 多目標量測-航跡關聯(lián)算法
11.2.1 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)
11.2.2 多假設法
11.2.3 概率多假設法
11.2.4 多維分配數(shù)據(jù)關聯(lián)算法
11.2.5 全局最近鄰數(shù)據(jù)關聯(lián)算法
11.2.6 單傳感器廣義概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法
11.2.7 多傳感器廣義概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法
11.2.8 vda算法
11.3 分布式航跡關聯(lián)
11.3.1 基于統(tǒng)計的分布式航跡關聯(lián)
11.3.2 基于模糊推理與灰色理論的航跡關聯(lián)
習題
參考文獻

第12章 組合導航與信息融合
12.1 導航系統(tǒng)概述
12.1.1 慣性導航系統(tǒng)
12.1.2 全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)
12.1.3 景象匹配導航系統(tǒng)
12.1.4 其他導航系統(tǒng)
12.1.5 組合導航系統(tǒng)
12.2 車載gps/ins/ec組合導航
12.2.1 系統(tǒng)硬件軟件結構
12.2.2 組合導航估計融合模型
12.2.3 實驗結果
12.3 亞軌道飛行器gps/ins/cns組合導航
12.3.1 亞軌道飛行器概述
12.3.2 亞軌道飛行器飛行特性分析
12.3.3 黑障問題
12.3.4 導航系統(tǒng)方案設計
12.3.5 融合結構設計
12.3.6 仿真分析
12.4 無人機ins/smns組合導航
12.4.1 ins/smns組合模式
12.4.2 緊耦合ins/smns導航特性
12.4.3 實驗結果與分析
習題
參考文獻

第13章 態(tài)勢評估與威脅估計
13.1 態(tài)勢評估的概念
13.2 態(tài)勢評估的實現(xiàn)
13.2.1 態(tài)勢預測
13.2.2 態(tài)勢關聯(lián)
13.2.3 態(tài)勢評估
13.3 態(tài)勢評估方法
13.3.1 基于模糊聚類的態(tài)勢評估方法
13.3.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡的態(tài)勢評估
13.3.3 基于馬爾科夫模型的態(tài)勢評估
13.3.4 基于聯(lián)合模糊邏輯和貝葉斯網(wǎng)絡的態(tài)勢評估
13.3.5 其他
13.4 威脅估計概念
13.4.1 威脅估計的定義
13.4.2 威脅估計的功能模型
13.4.3 威脅估計的主要內(nèi)容
13.5 威脅估計中的知識庫
13.5.1 系統(tǒng)的領域知識
13.5.2 系統(tǒng)的知識表示
13.5.3 系統(tǒng)中的非精確推理
13.5.4 系統(tǒng)知識庫的建立
13.6 基于層次分析法的威脅估計
13.6.1 威脅等級的評判步驟
13.6.2 影響目標威脅等級的因素及評判函數(shù)的建立
13.6.3 各個因子加權系數(shù)的確定
13.6.4 綜合評判結果確定
13.7 基于多因子綜合加權的威脅估計
13.7.1 多因子綜合加權法基本原理
13.7.2 多因子綜合加權法應用
習題
參考文獻

第14章 信息融合中的性能評估
14.1 性能評估指標體系
14.1.1 指標體系特點及選取原則
14.1.2 指標類型
14.1.3 劇情設定
14.1.4 評估指標
14.2 信息融合性能評估的方法
14.2.1 信息融合性能評估的解析法
14.2.2 信息融合性能評估的monte carlo 方法
14.2.3 信息融合性能評估的半實物仿真方法
14.2.4 信息融合性能評估的試驗驗證法
14.3 性能評估舉例
14.3.1 跟蹤系統(tǒng)性能評估及指標體系
14.3.2 圖像融合技術的性能評估
14.3.3 面向效能度量（moe）的指標體系
14.4 其他性能評估舉例
14.4.1 基于解析法的雷達與紅外傳感器航跡關聯(lián)性能評估
14.4.2 基于解析法的航跡起始性能評估
14.4.3 基于monte carlo 仿真的雷達組網(wǎng)高度估計性能評估
習題
參考文獻

第15章 傳感器管理
15.1 信息融合中的傳感器管理
15.2 傳感器管理概述
15.2.1 傳感器管理概念
15.2.2 傳感器管理的內(nèi)容
15.2.3 常用傳感器及其可管理的參數(shù)和模式
15.3 傳感器管理的系統(tǒng)結構與功能模型
15.3.1 傳感器管理的系統(tǒng)結構
15.3.2 傳感器管理的功能模型
15.4 傳感器管理算法與性能指標體系
15.4.1 傳感器管理算法簡介
15.4.2 傳感器管理性能指標體系
15.5 工作環(huán)境受限的機載多傳感器管理
15.5.1 狀態(tài)變量具有約束條件的傳感器管理最優(yōu)決策模型
15.5.2 一種戰(zhàn)場環(huán)境下的主/被動式傳感器管理方案與算法
15.6 基于模糊推理的多因素單平臺傳感器管理算法
15.6.1 考慮目標多因素的傳感器管理
15.6.2 基于模糊推理的傳感器管理
15.6.3 仿真研究
15.7 基于聯(lián)合信息增量的多平臺傳感器網(wǎng)絡管理
15.7.1 多傳感器多目標跟蹤中的聯(lián)合信息增量
15.7.2 基于聯(lián)合信息增量的集中式網(wǎng)絡級傳感器管理算法
15.7.3 仿真研究
習題
參考文獻