趙宗貴、刁聯(lián)旺、李君靈、翟海濤編著的《信息 融合工程實踐——技術(shù)與方法》共分為10章。第1章 描述了當前信息融合研究動態(tài)，建立了人在感知環(huán)中 的信息融合模式。第2章給出了工程應(yīng)用的信息關(guān)聯(lián) ／相關(guān)的內(nèi)涵、度量與判定方法。第3章介紹了基于 動態(tài)規(guī)劃、Hough變換和粒子濾波的檢測前跟蹤（TBD ）原理和實現(xiàn)算法，以及多傳感器TBD設(shè)想。第4章介 紹了作戰(zhàn)識別（CID）的概念和體系結(jié)構(gòu)、基于信息 熵的信息差異度量方法及其在CID中的應(yīng)用。第5章闡 述了高階運動目標狀態(tài)估計方法，導(dǎo)出了二階運動目 標狀態(tài)估計的充分統(tǒng)計量，提出并證明了兩種目標參 數(shù)辨識方法。第6章描述了可觀測性概念，導(dǎo)出了運 動探測平臺純方位目標跟蹤的可觀測性條件。第7章 建立了全局和距離精度準則下純方位跟蹤平臺*優(yōu)軌 跡模型及數(shù)值求解方法，以實現(xiàn)單平臺目標隱蔽跟蹤 。第8章導(dǎo)出了多站貝葉斯目標定位點估計和區(qū)域估 計，以實現(xiàn)多站純方位目標定位精度的定量分析。第 9章建立了基于任務(wù)關(guān)注內(nèi)容和人視覺感知的圖像融 合評價指標，并與傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量指標進行了比較。
第10章描述了人在融合系統(tǒng)中的認知作用，以及用戶 參與和主導(dǎo)的融合系統(tǒng)需要解決的問題。每章都給出 了仿真驗證或工程應(yīng)用案例，以饗讀者。
本書適用于電子信息系統(tǒng)工程技術(shù)人員，也可以 作為自動化、計算機工程和電子信息系統(tǒng)工程等專業(yè) 的參考書。
趙宗貴，男，1943年2月12日生，黑龍江鐵力市人，1965年7月畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)計算數(shù)學(xué)專業(yè)，研究員，博士生導(dǎo)師。曾任電子工業(yè)部第二十八研究所科技委主任、副總工程師，總裝備部電子信息系統(tǒng)綜合技術(shù)專業(yè)組專家，中國電子學(xué)會會士，江蘇省系統(tǒng)工程學(xué)會副理事長。長期從事C4ISR系統(tǒng)論證、設(shè)計和研制工作，曾任空軍、海軍、陸軍多項大型電子系統(tǒng)工程主師、副總師、總師。獲國家科技進步一等獎和電子部科技進步特等獎1項，部委科技進步一等獎2項、二等獎3項，以及光華科技基金獎。1998年被授予國家中青年有突出貢獻專家稱號，1993年享受國務(wù)院特殊津貼。指導(dǎo)信息融合等領(lǐng)域博士10名、博士后20余名。參加撰寫專著2部，主筆撰寫《信息融合概念、方法與應(yīng)用》、《信息融合工程實踐——技術(shù)與方法》等專著。發(fā)表學(xué)術(shù)論文80余篇。
刁聯(lián)旺，男，1965年10月生，安徽五河縣人，工學(xué)博士，研究員，碩士生導(dǎo)師。中國航空學(xué)會信息融合專業(yè)委員會委員。2004年于南京理工大學(xué)人工智能與模式識別專業(yè)獲工學(xué)博士學(xué)位，主要從事作戰(zhàn)指揮決策、信息融合理論等方面的教學(xué)與科研工作，主持多項軍隊軍事理論課題和總裝國防裝備預(yù)研項目，獲軍隊科技進步獎共9項。發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇，其中10余篇被EI檢索，出版學(xué)術(shù)專著4部。
第1章 多源信息融合綜述
1.1 信息融合學(xué)科發(fā)展簡述
1.2 信息融合技術(shù)研究動態(tài)
1.3 信息融合模式
1.3.1 L信息融合過程頂層模型
1.3.2 第三代信息融合模型
1.4 信息融合的優(yōu)勢
1.4.1 范圍擴展優(yōu)勢
1.4.2 統(tǒng)計優(yōu)勢
1.4.3 互補優(yōu)勢
1.4.4 識別和判定優(yōu)勢
1.4.5 應(yīng)用支持優(yōu)勢
1.5 信息融合面臨的挑戰(zhàn)性問題
1.6 信息融合中的奧秘
參考文獻
第2章 信息關(guān)聯(lián)／相關(guān)的概念與實現(xiàn)技術(shù)
2.1 感知領(lǐng)域中的信息關(guān)聯(lián)／相關(guān)概念
2.2 信息關(guān)聯(lián)／相關(guān)的內(nèi)涵
2.2.1 信號級融合結(jié)構(gòu)中的信息關(guān)聯(lián)
2.2.2 點跡（數(shù)據(jù)和特征）級融合結(jié)構(gòu)中的信息關(guān)聯(lián)
2.2.3 判定級融合結(jié)構(gòu)中的信息相關(guān)
2.2.4 關(guān)聯(lián)與相關(guān)概念的差異
2.3 關(guān)聯(lián)／相關(guān)中的不確定性
2.3.1 關(guān)聯(lián)／相關(guān)中的不確定性概念
2.3.2 目標定位與跟蹤中的不確定性表現(xiàn)
2.3.3 不確定性對關(guān)聯(lián)／相關(guān)效果的影響
2.4 關(guān)聯(lián)／相關(guān)度量參數(shù)及其計算
2.4.1 狀態(tài)差異的直接度量計算
2.4.2 狀態(tài)差異的綜合度量
2.4.3 屬性差異度量
2.4.4 差異信息識別應(yīng)用原理
2.5 關(guān)聯(lián)／相關(guān)的判定方法
2.5.1 基于狀態(tài)偏差的關(guān)聯(lián)／相關(guān)硬判定
2.5.2 基于一階狀態(tài)偏差似然函數(shù)的關(guān)耳毛／相關(guān)判定
2.5.3 基于二階狀態(tài)偏差似然函數(shù)的相關(guān)判定
2.6 有源雷達與ESM傳感器目標關(guān)聯(lián)判定方法
2.6.1 問題描述
2.6.2 兩假設(shè)單／雙門限關(guān)聯(lián)判定方法
2.6.3 三門限關(guān)聯(lián)判定公式
2.7 關(guān)聯(lián)／相關(guān)應(yīng)用案例
2.7.1 基于狀態(tài)偏差的點跡-航跡統(tǒng)計關(guān)聯(lián)算法
2.7.2 考慮信號輻射角度的ESM探測與多雷達目標關(guān)聯(lián)
2.7.3 基于GAM模型的ESM測量與雷達目標關(guān)聯(lián)
參考文獻
第3章 目標檢測前跟蹤技術(shù)
3.1 檢測前跟蹤技術(shù)概述
3.1.1 檢測后跟蹤與檢測前跟蹤
3.1.2 檢測前跟蹤技術(shù)現(xiàn)狀
3.1.3 檢測前跟蹤技術(shù)的典型方法
3.1.4 檢測前跟蹤技術(shù)的主要性能評價指標
3.2 DP-TBD技術(shù)
3.2.1 動態(tài)規(guī)劃（DP）
3.2.2 DP-TBD技術(shù)原理
3.2.3 DP-TBD設(shè)計實現(xiàn)方法
3.2.4 DP-TBD檢測性能分析
3.2.5 DP-TBD檢測性能和效果仿真
3.3 基于Hough變換的檢測前跟蹤技術(shù)
3.3.1 Hough變換概念及其在信號檢測中的作用
3.3.2 基于Hough變換的檢測前跟蹤方法
3.3.3 基于Hough變換檢測前跟蹤仿真案例
3.3.4 基于Hough變換的目標檢測應(yīng)用分析
3.4 基于粒子濾波的檢測前跟蹤
3.4.1 粒子濾波原理和實現(xiàn)方法
3.4.2 PF-TBD目標與傳感器觀測模型
3.4.3 基于貝葉斯估計的PF-TBD算法
3.4.4 PF-TBD仿真案例
3.5 多雷達融合檢測前跟蹤設(shè)想
3.5.1 多雷達檢測前跟蹤的優(yōu)勢
3.5.2 信號配準
3.5.3 多雷達檢測前跟蹤策略
3.6 小結(jié)
參考文獻
第4章 作戰(zhàn)識別融合結(jié)構(gòu)、方法與應(yīng)用
第5章 目標跟蹤優(yōu)化算法與應(yīng)用
第6章 純方位目標跟蹤系統(tǒng)的可觀測性分析
第7章 純方位跟蹤平臺的*優(yōu)運動軌跡
第8章 多站純方位目標定位
第9章 基于視覺感知的圖像融合及融合質(zhì)量評價
第10章 人在信息融合系統(tǒng)中的作用
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