| 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。 |
| 博士，宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院副院长，主管科学研究和研究生教育，获天体物理学硕士、博士学位以及物理学和数学学士学位。Hall博士是IEEE高级会员，从事数据融合及相关技术领域研究20多年，曾应邀做过数据融合及人工智能领域的国际性学术报告，此外还参加了几项军用实时数据融合系统的研制，出版了三本著作(包括Artech House于1992年出版的《多传感器数据融合的数学方法》)，发表了180多篇学术论文。在进入宾夕法尼亚州立大学之前，Hall博士在计算机科学公司以及麻省理工学院林肯实验室从事HRB系统(Raytheon的一个部分，E系统)的研究。 |
| 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 |
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