《多源多目標(biāo)統(tǒng)計(jì)信息融合》全面介紹了FIssT的基本概念、理論及實(shí)現(xiàn)技術(shù)，內(nèi)容新穎，系統(tǒng)性強(qiáng)，理論聯(lián)系實(shí)際，文字深入淺出，反映了近年來信息融合領(lǐng)域的新理論和新方法。
目前，國內(nèi)尚未發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)介紹FIssT理論及應(yīng)用的書籍�！抖嘣炊嗄繕�(biāo)統(tǒng)計(jì)信息融合》可為從事雷達(dá)／光電等系統(tǒng)及其信息綜合的技術(shù)人員解決復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤與識(shí)別等問題提供理論上的指導(dǎo)，也可作為高等院校通信與信息工程、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)專業(yè)教師和研究生開展研究和教學(xué)時(shí)的參考教材。計(jì)算機(jī)科學(xué)家、物理學(xué)家、數(shù)學(xué)家以及從事信息融合理論研究的人員也可從本書中獲益。
范紅旗陜西合陽人，2001年清華大學(xué)機(jī)械工程系獲學(xué)士學(xué)位．2008年國防科技大學(xué)獲工學(xué)博士學(xué)位�，F(xiàn)為國防科技大學(xué)ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室講師，IEEE會(huì)員，國防科技大學(xué)青年拔尖人才培養(yǎng)對(duì)象：主持青年科學(xué)基金項(xiàng)目和武器裝備預(yù)研基金各l項(xiàng)，曾獲國家科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)和省部委級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)各l項(xiàng)．合作編著《精確制導(dǎo)武器技術(shù)應(yīng)用向?qū)А贰ⅰ斗揽辗磳?dǎo)導(dǎo)彈》等書，發(fā)表論文60多篇，博士論文獲2011年湖南省優(yōu)秀博士論文。主要研究領(lǐng)域：目標(biāo)跟蹤、信息融合、實(shí)時(shí)信號(hào)處理等。
第1章 緒論
1．1本書的目的
1．2信息融合的主要挑戰(zhàn)
1．3為什么需要隨機(jī)集或FIssT
1．3．1多目標(biāo)濾波的復(fù)雜性
1．3．2超越啟發(fā)式
1．3．3單目標(biāo)與多目標(biāo)統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別
1．3．4常規(guī)數(shù)據(jù)與模糊數(shù)據(jù)的區(qū)別
1．3．5形式化貝葉斯建模
1．3．6模糊信息建模
1．3．7多源多目標(biāo)形式化建模
1．4信息融合中的隨機(jī)集
1．4．1多目標(biāo)系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)
1．4．2專家系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)
1．4．3有限集統(tǒng)計(jì)學(xué)
第1章 緒論
1．1本書的目的
1．2信息融合的主要挑戰(zhàn)
1．3為什么需要隨機(jī)集或FIssT
1．3．1多目標(biāo)濾波的復(fù)雜性
1．3．2超越啟發(fā)式
1．3．3單目標(biāo)與多目標(biāo)統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別
1．3．4常規(guī)數(shù)據(jù)與模糊數(shù)據(jù)的區(qū)別
1．3．5形式化貝葉斯建模
1．3．6模糊信息建模
1．3．7多源多目標(biāo)形式化建模
1．4信息融合中的隨機(jī)集
1．4．1多目標(biāo)系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)
1．4．2專家系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)
1．4．3有限集統(tǒng)計(jì)學(xué)
1．5本書的結(jié)構(gòu)
1．5．1第1篇：統(tǒng)一化的單目標(biāo)多源融合
1．5．2第1I篇：統(tǒng)一化的多目標(biāo)多源融合
1．5．3第1II篇：多目標(biāo)濾波的近似方法
1．5．4附錄
第1篇 統(tǒng)一化的單目標(biāo)多源融合
第2章 單目標(biāo)濾波
2．1本章簡介
2．1．1要點(diǎn)概述
2．1．2本章結(jié)構(gòu)
2．2卡爾曼濾波器
2．2．1初始化
2．2．2預(yù)測(cè)器
2．2．3校正器
2．2．4卡爾曼濾波器的推導(dǎo)
2．2．5基于卡爾曼濾波器的觀測(cè)融合
2．2．6固定增益卡爾曼濾波器
2．3卡爾曼濾波器的貝葉斯表示
2．3．1數(shù)學(xué)預(yù)備知識(shí)
2．3．2KF的貝葉斯表示：預(yù)測(cè)器
2．3．3KF的貝葉斯表示：校正器
2．3．4KF的貝葉斯表示：估計(jì)
2．4單目標(biāo)貝葉斯濾波器
2．4．1簡單實(shí)例
2．4．2與卡爾曼濾波器的關(guān)系
2．4．3建模
2．4．4形式化貝葉斯建模
2．4．5初始化
2．4．6預(yù)測(cè)器
2．4．7校正器
2．4．8狀態(tài)估計(jì)
2．4．9誤差估計(jì)
2．4．10數(shù)據(jù)融合
2．4．11計(jì)算方法
2．5實(shí)現(xiàn)技術(shù)
2．5．1泰勒級(jí)數(shù)近似：EKF
2．5．2混合高斯近似
2．5．3序貫蒙特卡羅近似
2．6本章習(xí)題
第3章 通用的數(shù)據(jù)建模
3．1本章簡介
3．1．1要點(diǎn)概述
3．1．2本章結(jié)構(gòu)
3．2不確定性建模中的問題
3．3數(shù)據(jù)不確定性建模中的問題
3．4例子
3．4．1含有少量不精確性的隨機(jī)觀測(cè)
3．4．2含有少量隨機(jī)性的不精確觀測(cè)
3．4．3非隨機(jī)的模糊觀測(cè)
3．4．4非隨機(jī)的不確定性觀測(cè)
3．4．5模糊與隨機(jī)
第II篇 統(tǒng)一化的多目標(biāo)多源融合
第III篇 多目標(biāo)濾波器的近似方法
附錄
參考文獻(xiàn)
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