《信息融合估计理论及其应用》将邓自立教授独创的现代时间序列分析方法与经典卡尔曼滤波方法和经典系统辨识方法相结合，提出信息融合噪声统计与模型参数估计和信息融合状态和信号估计的新理论、新方法和新算法，并给出了在目标跟踪系统和信号处理中的仿真应用。全书共7章，包括在噪声环境下的多传感器系统多段信息融合辨识新方法和信息融合噪声统计和模型参数估计；基于经典卡尔曼滤波方法的最优和自校正信息融合状态和信号估计理论，基于现代时间序列分析方法的最优和自校正信息融合状态和信号估计理论；自校正信息融合状态和信号估计的收敛性分析理论。内容新颖、理论严谨，并给出了大量仿真例子。

《信息融合估计理论及其应用》用作者（邓自立）独创的现代时间序列分析方法和经典Kalman滤波方法系统地提出了最优融合估计、自校正融合估计和鲁棒融合估计的新理论、新方法和新算法，其中包括最优和自校正融合、集中式和分布式融合、状态融合和观测融合Kalman滤波和Wiener滤波理论，及协方差交叉融合鲁棒Kal—man滤波理论，并给出了在目标跟踪系统中的仿真应用。

《信息融合估计理论及其应用》内容新颖，理论严谨，理论体系完整，并含有大量仿真例子，可作为高等学校控制科学与技术、电子科学与技术、通信与信息技术、计算机应用技术等有关专业研究生和高年级本科生的教材，且对信号处理、控制、通信、航天、导航、制导、目标跟踪、卫星测控、GPs定位、检测与估计、故障诊断、机器人、遥感、图像处理、多传感器信息融合等领域的研究人员和工程技术人员也有重要参考价值。

前言

第1章 绪论

第2章 信息融合估计的基本方法

第3章 Kalman滤波

第4章 现代时间序列分析方法

第5章 基于Kalman滤波方法的最优信息融合滤波理论

第6章 基于现代时间序列分析法的最优信息融合滤波理论

第7章 自校正信息融合滤波理论

第8章 CI融合鲁棒Kalman滤波理论

参考文献