本书汇集了近年来许多著名数据融合研究人员和数据融合研究机构的研究成果，为数据融合系统的设计人员和研究人员提供了数据融合概念、模型、算法、系统工程问题和应用实例等多方面的资料。该书既可供数据融合系统设计人员和研究人员了解数据融合的基本概念、基本知识；也可供其了解数据融合的关键技术；还可供其了解数据融合系统的设计开发方法，以及数据融合的重要应用领域。

多传感器数据融合是一门新兴技术，在军事和非军事领域中都碍到了广泛应用、多传感器数据融合技术汲取了人工智能、模式识别、统计估计等多门学科的相关技术计算机技术的快速发展以及数据融合技术的成熟为数据融合的广泛应用提供了基础本书作者全都是数据融合领域的知名带头人他们的成果将为该领域提供权威性的参考

本书为数据融合系统设计人员、研究人员和使用人员提供了独特的、全面的、最新的资料，包括五个部分，其突出特点是：

◆详尽介绍了数据融合的基本术语和模型

◆阐述了数据关联，目标跟踪和识别的先进技术

◆介绍了数据融合系统开发的实际问题，包括需求分析、系统工程、算法选择、数据库设计、人机接口和性能评估

◆介绍了数据融合技术的广泛应用，包括DoD、NASA、DARPA以及复杂机械系统的基于状态的监控等应用

◆介绍了一些数据融合资源和Web站点

Ⅰ 多传感器数据融合引论

1 多传感器数据融合

 1.1 引言

 1.2 多传感器的优势

 1.3 军事应用

 1.4 非军事应用

 1.5 三种处理体系结构

 1.6 一种数据融合处理模型

 1.7 技术发展水平评估

 1.8 其他文献信息

 参考文献

2 JDL 数据融合修正模型

 2.1 引言

 2.2 数据融合的含义

2.2.1 数据融合的任务

2.2.2 数据融合的定义

 2.3 模型和体系结构

2.3.1 数据融合“层次”

2.3.2 关联和估计

2.3.3 层次间关系和态势感知

2.3.4 属性估计和关系估计功能

 2.4 信息状态和感知状态

 2.5 与其他模型的比较

2.5.1 Dasarathy功能模型

2.5.2 Bedworth和O’Brien对各种模型的比较以及Omnibus模型

 2.6 总结

 参考文献

3 多目标跟踪数据关联算法介绍

4 图像和空间数据融合原理及实践

5 数据配准

6 数据融合自动化：自顶向下的观点

7 证据组合方法比较

Ⅱ 跟踪和关联的先进方法

8 雷达、声呐、光电传感器应用中的概率数据关联目标跟踪

9 最优和近似数据关联的组合方法介绍

10 多目标跟踪的贝叶斯方法

11 使用多帧分配的数据关联

12 采用协方差交集的（CI）广义分布式数据融合

13 非线性系统中的数据融合

14 基于随机集理论的目标跟踪与识别

Ⅲ 系统工程和是实现

15 数据融合系统的饿需求来源

16 数据融合系统的系统工程实现方法

17 Correlation工程的研究与分析：关联问题及其技术的全面评估

18 支持战术数据融合的数据管理

19 消除人迹接口的瓶颈：人机接口（HCI）对数据融合

20 多传感器融合处理性能评估

21 多传感器数据融合中的一些小秘诀

Ⅳ 应用实例

Ⅴ 资源