　　數據融閤是許多傳統學科和新興工程領域相結閤而産生的一個新的前沿技術領域，是現代C3I係統的重要組成部分。本書是我國第1本關於多傳感器數據融閤理論的專著。
　　全書共分12章。第一章闡述數據融閤的意義、理論基礎、實現技術和研究現狀；第二章和第三章研究多傳感器目標檢測理論和性能評估；第四章至第八章論述數據關聯和目標跟蹤的算法與理論；第九章介紹身份估計的基本思想與方法；第十章至第十二章介紹態勢評估和威脅估計的基本理論，以及在這一領域有廣泛應用前景的條件事件代數理論和規劃識彆理論。
　　本書適用於通信、控製和信號處理等領域的大學生、研究生和相關領域的科研、工程技術人員。

第一章概論
*1.1 數據融閤的目的和應用
1.2 數據融閤的理論基礎
1.2.1 數據融閤的一般處理模型
1.2.2 數據融閤的概念與結構分類
1.3 數據融閤的實現技術
1.3.1 目標跟蹤
1.3.2 目標識彆
1.3.3 態勢評估和威脅估計(STA）
1.4 數據融閤的研究現狀和如何推動我國數據融閤研究的進展
1.4.1 理論研究應著眼未來、強調創新
1.4.2 技術研究應麵嚮世界、追求突破
1.4.3 人纔培養應麵嚮教育
1.4.4 加強學術交流，全方位協調發展
補記
參考文獻
第二章多傳感器目標檢測的基本理論
2.1 問題描述
2.2 貝葉斯方法
2.3 Neyman??Pearson方法
2.4 係統檢測率和係統虛警率
2.5 同類傳感器情形下的討論
補記
參考文獻
第三章多傳感器目標檢測的性能評估
3.1 傳感器檢測的基本特性
3.2 傳感器檢測性能分析
3.3 傳感器的檢測性能評估
補記
參考文獻
第四章目標跟蹤與數據關聯概論
4.1 多目標跟蹤的基本思想
4.2 數據關聯的概念與方法
4.2.1 “最近鄰”方法
4.2.2 “全鄰”最優濾波器
4.2.3 概率數據關聯濾波器
4.2.4 多模型方法
4.2.5 相互作用多模型—概率數據關聯濾波器
4.2.6 聯閤概率數據關聯濾波器
4.2.7 多假設方法
4.2.8 航跡分裂方法
4.2.9 分布式多傳感器多目標跟蹤與數據關聯的一般理論
4.2.10 基於神經網絡的多目標數據關聯方法
補記
參考文獻
第五章相互作用多模型—概率數據關聯算法
5.1 概率數據關聯濾波器
5.1.1 預備知識
5.1.2 概率數據關聯濾波器的基本思想
5.1.3 關聯概率βi(k）的計算
5.1.4 協方差P(k|k）的計算
5.2 多模型算法(Multiple ModelApproach）
5.3 相互作用多模型—概率數據關聯算法
5.4 多傳感器相互作用多模型—概率數據關聯算法
5.4.1 多傳感器概率數據關聯濾波器
5.4.2 多傳感器多模型—概率數據關聯濾波器
* 5.5 目標運動模型(TargetMotionModels）
5.5.1 基本理論
5.5.2 幾個典型的目標運動模型
補記
參考文獻
第六章聯閤概率數據關聯和多假設濾波器
6.1 聯閤概率數據關聯算法
6.1.1 聯閤概率數據關聯算法的基本思想
6.1.2 聯閤事件的概率計算
6.1.3 協方差計算
6.1.4 n=1時JPDA和PDA等價性證明
6.2 多假設濾波器
6.2.1 假設的産生和假設樹的形成
6.2.2 假設估計
6.2.3 假設管理
補記
參考文獻
第七章多傳感器多目標跟蹤的一般理論
7.1 分布式多傳感器多目標跟蹤的基本思想與功能結構
7.2 單目標分布式跟蹤
7.2.1 中心估計
7.2.2 分布式估計
7.3 多假設多目標跟蹤
7.3.1 航跡和假設
7.3.2 遞歸假設估計
7.3.3 成批假設估計
7.4 分布式多目標跟蹤
7.4.1 等級多目標跟蹤
7.4.2 分布式多目標跟蹤
補記
參考文獻
第八章多目標跟蹤係統的性能評估
8.1 航跡分類
8.2 跟蹤評估指標
8.3 混閤評價指標的設計
8.4 一般評價模型
補記
參考文獻
第九章身份識彆
9.1 基於Bayes統計理論的身份識彆
9.1.1 古典概率理論及其在身份識彆中的應用
9.1.2 基於Bayes統計理論的身份識彆
9.2 基於DempsterShafer證據理論的身份識彆
9.2.1 基本理論
9.2.2 單傳感器多測量周期可信度分配的融閤
9.2.3 多傳感器多測量周期可信度分配的融閤
9.3 麵嚮對象的數據融閤算法及其神經網絡實現［7］
9.3.1 分類和跟蹤處理模型
9.3.2 數據融閤算法
9.3.3 融閤算法的神經網絡實現
補記
參考文獻
第十章態勢評估和威脅估計的基本理論
10.1 指揮、控製和通信係統的基礎理論
10.1.1 蘭切斯特(Lanchester）戰鬥模型
*10.1.2 指揮、控製和通信模型
10.2 軍事問題的一般求解模型
10.2.1 狀態轉移模型
10.2.2 SHOR模型
補記
參考文獻
第十一章條件事件代數理論
11.1 問題提齣
11.1.1 邏輯與概率錶示不相容
11.1.2 Simpson悖論［5，6］
11.2 條件事件代數的定義及其性質
11.2.1 布爾代數
11.2.2 Lewis定理
11.2.3 GNW(Goodman Nguyen Walker）條件事件代數
11.2.4 條件事件代數的運算性質
補記
參考文獻
第十二章規劃識彆理論及其應用
12.1 基本概念
12.1.1 規劃識彆理論概述
12.1.2 規劃識彆與規劃(Planning）
12.1.3 規劃識彆與態勢評估
12.2 真實環境下的規劃識彆的要求
12.2.1 真實環境的特點
12.2.2 動態性問題
12.3 鎖孔式規劃識彆的研究
12.3.1 規劃識彆模型
12.3.2 規劃識彆中認知屬性的分析
12.3.3 真實環境下規劃識彆邏輯完備性分析
12.3.4 真實環境下的規劃識彆過程模型
12.3.5 FIND過程的研究與設計
12.3.6 監測過程的策略
12.4 預測式規劃識彆的理論研究與實現
12.4.1 預測式規劃識彆與態勢評估
12.4.2 Bayes概率理論和D-S推理
12.4.3 Bayes因果網絡
12.4.4 預測與Bayes因果網絡
12.5 真實環境下的規劃識彆模型及其性能分析
12.5.1 綜閤模型
12.5.2 綜閤模型性能分析
補記
參考文獻