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第1章 信息融合概述 1

1.1信息融合的定义 1

1.2信息融合的原理与级别 2

1.3信息融合的效益 7

1.4信息融合的应用 8

1.5信息融合研究的历史与现状 13

1.6本书的范围和概貌 16

1.7背景资料 18

第2章 信息融合中的数学基础 19

2.1引言 19

2.2统计数学理论基础 19

2.3模糊数学理论基础 44

2.4灰色系统理论基础 49

2.5粗糙集理论基础 52

2.6不确定性推理方法 55

2.7小结 68

第3章 信源分类与特性 69

3.1引言 69

3.2信源分类 69

3.3雷达及其特性 70

3.4双／多基地雷达及其特性 74

3.5合成孔径雷达（SAR）及其特性 77

3.6逆合成孔径雷达（ISAR）及其特性 78

3.7红外传感器及其特性 80

3.8电子支援措施（ESM）及其特性 83

3.9激光传感器及其特性 86

3.10声呐及其特性 87

3.11电子情报（ELINT）及其特性 88

3.12 GPS及其特性 89

3.13小结 90

第4章 信息融合系统功能和结构模型 91

4.1引言 91

4.2信息融合系统的功能模型 91

4.3信息融合系统的结构模型 95

4.4小结 102

第5章 分布式检测融合 104

5.1引言 104

5.2并行结构中的分布式检测融合 104

5.3串行结构中的分布检测与融合 116

5.4反馈并联网络中的分布检测与融合 121

5.5基于恒虚警率（CFAR）约束的分布检测 126

5.6小结 133

第6章 目标跟踪融合 135

6.1引言 135

6.2集中式多传感器联合概率数据互联算法 135

6.3扩展的集中式多传感器联合概率数据互联算法 145

6.4基于多假设的多传感器多目标跟踪融合算法 150

6.5基于广义S-维分配的多传感器多目标跟踪融合算法 160

6.6各种多传感器多目标跟踪融合算法仿真分析 168

6.7小结 177

第7章 分布式信息融合中的统计航迹关联 178

7.1引言 178

7.2加权和修正航迹关联算法 179

7.3序贯航迹关联算法 180

7.4统计双门限航迹关联算法 189

7.5最近邻域和K近邻域航迹关联算法 194

7.6修正的K近邻域航迹关联算法 195

7.7多局部节点情况下的统计航迹关联算法 202

7.8不等样本容量下基于统计理论的航迹关联算法 220

7.9统计航迹关联算法性能分析 223

7.10在空中交通管制中的应用 232

7.11比较与结论 235

第8章 分布式信息融合中的模糊与灰色航迹关联 239

8.1引言 239

8.2模糊因素集与隶属度函数 239

8.3模糊因素的确定与模糊集的动态分配 241

8.4模糊双门限航迹关联算法 242

8.5基于模糊综合函数的航迹关联算法 244

8.6多因素模糊综合决策航迹关联算法 248

8.7灰色航迹关联算法 251

8.8多局部节点情况下的模糊与灰色航迹关联 252

8.9不等样本容量下基于模糊综合分析的航迹关联 255

8.10不等样本容量下的灰色航迹关联 257

8.11模糊与灰色航迹关联算法的性能分析 260

8.12小结 265

第9章 状态估计融合 267

9.1引言 267

9.2系统方程描述 268

9.3集中式状态估计融合 270

9.4分布式状态估计融合 275

9.5混合式状态估计融合 282

9.6多级式状态估计融合 285

9.7带反馈信息的分布估计融合 290

9.8带反馈信息的多层估计融合 297

9.9异步状态估计融合 300

9.10小结 307

第10章 图像融合 309

10.1引言 309

10.2图像融合基础理论 310

10.3像素级图像融合 314

10.4特征级图像融合 321

10.5决策级图像融合 329

10.6图像融合效果评价 331

10.7小结 335

第11章 目标识别融合 336

11.1引言 336

11.2基于灰色系统理论的目标识别融合算法 336

11.3基于模糊集合理论的目标识别融合算法 340

11.4基于属性测度理论的目标识别融合算法 350

11.5基于粗糙集理论的目标识别融合算法 357

11.6基于D-S证据理论的目标识别融合算法 360

11.7基于DSmT的目标识别融合算法 364

11.8基于最大后验概率准则的目标识别融合算法 368

11.9小结 369

第12章 态势估计 370

12.1引言 370

12.2基于群的态势表示方法 371

12.3态势预测 374

12.4态势关联 379

12.5态势评估 380

12.6应用实例 389

12.7小结 392

第13章 威胁估计 393

13.1引言 393

13.2威胁估计的应用和分类 393

13.3威胁估计中的知识库 395

13.4基于层次分析法的威胁估计 400

13.5基于多因子综合加权的威胁估计 404

13.6基于模糊多属性决策的威胁估计 411

13.7基于神经网络和遗传算法的威胁估计 415

13.8小结 418

第14章 知识融合 419

14.1引言 419

14.2信息融合中的知识融合 419

14.3知识融合的体系结构 422

14.4不确定知识的数据挖掘方法 424

14.5基于融合规则的知识融合算法 438

14.6基于粗糙集理论的知识融合算法 441

14.7小结 443

第15章 信息融合中的传感器管理 444

15.1引言 444

15.2传感器的微管理和宏管理 445

15.3被动传感器对主动传感器的指示和引导 448

15.4多传感器系统中的雷达辐射控制 449

15.5异类被动传感器的协同工作 452

15.6多传感器被动定位系统中的交会角优化控制 454

15.7基于CRLB的传感器位置优化配置 457

15.8基于最大期望效用的传感器管理 460

15.9基于市场架构的多传感器管理（MASM） 463

15.10小结 464

第16章 信息融合中的数据库技术 465

16.1引言 465

16.2数据库模型 466

16.3信息融合中的数据库要求 469

16.4数据库设计 473

16.5数据库应用举例 481

16.6小结 484

第17章 信息融合中的性能评估 485

17.1引言 485

17.2信息融合性能评估指标体系 485

17.3信息融合性能评估的方法 490

17.4信息融合性能评估举例 493

17.5小结 503

第18章 信息融合在民事和军事中的应用 504

18.1引言 504

18.2智能驾驶系统 504

18.3网络中心战 505

18.4反潜战 507

18.5全源信息分析系统 510

18.6瑞典战术情报处理信息融合演示验证系统 514

18.7小结 518

第19章 回顾、建议与展望 519

19.1引言 519

19.2研究成果回顾 519

19.3问题与建议 523

19.4研究方向展望 525

英文缩写对照表 530

参考文献 535