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第1章 多传感器目标检测的融合1

1.1 假设检验2

1.2 判决准则9

1.3 分布式多传感器目标检测12

1.4 多传感器检测系统的最佳融合23

1.5 带分布式数据融合的分布式Bayes假设检验25

1.6 表决融合29

参考文献35

第2章 概率推理与证据推理36

2.1 概率论基础36

2.2 概率推理在目标身份信息融合中的应用39

2.3 对概率推理的评述40

2.4 证据论的发展原动力与基本概率分配41

2.5 确信度和似信度43

2.6 证据的合成45

2.7 D-S证据推理过程47

2.8 证据推理不可信性的分析48

参考文献51

第3章 模糊推理53

3.1 模糊集合的运算和性质54

3.2 模糊集合与经典集合的关系60

3.3 模糊关系及其合成63

3.4 模糊度与相似度66

3.5 模糊推理的基本思想67

3.6 基本模糊推理方法70

3.7 Mamdani模糊推理方法72

3.8 利用模糊推理的目标跟踪75

参考文献50

第4章 目标跟踪模型81

4.1 机动目标跟踪的数学模型81

4.2 非机动目标动态模型82

4.3 坐标解耦的目标机动模型83

4.4 2D水平运动模型95

4.5 3D运动模型102

4.6 传感器坐标系下的测量模型108

4.7 不同坐标系下的跟踪110

4.8 混合坐标系下的线性化模型114

4.9 直角坐标系下的模型119

4.10 伪测量模型127

4.11 结束语132

参考文献134

第5章 机动目标跟踪137

5.1 可调整水平过程噪声138

5.2 输入估计140

5.3 变状态维方法144

5.4 多模型方法146

参考文献161

第6章 数据关联162

6.1 概率数据关联162

6.2 联合概率数据关联170

6.3 多假设跟踪172

6.4 多目标数据关联的多维分配算法186

6.5 一种多传感器多目标航迹的静态关联方法193

参考文献197

第7章 多传感器航迹融合199

7.1 融合模式与一种数据融合方法199

7.2 基于LMMSE的多传感器航迹融合203

7.3 一个分布式多目标跟踪传感器网207

7.4 分布估计208

7.5 多假设多目标跟踪219

7.6 分布多目标跟踪226

参考文献235

第8章 潜艇目标跟踪与信息融合237

8.1 潜艇多传感器系统及信息特点237

8.2 融合系统基本框架结构239

8.3 雷艇信息融合的若干问题243

8.4 潜艇仅方位目标跟踪系统建模248

8.5 伪线性仅方位目标跟踪估计器的有偏性253

8.6 仅方位目标跟踪系统的观测性257

8.7 己艇机动优化263

8.8 仅角度目标跟踪与坐标系268

8.9 编队目标的仅方位跟踪276

8.10 多方位一速度法解算目标运动参数282

8.11 潜艇对机动目标跟踪和攻击的若干问题287

参考文献294