多源多目标统计信息融合

本书共分17章，主要包含多源单目标信息融合、多源多目标信息融合、多源多目标近似滤波技术三大部分，以随机集理论和贝叶斯理论为主要框架，建立了一套包含形式化贝叶斯建模和递归贝叶斯滤波的系统而新颖的统一化信息融合理论和方法。主要内容涉及：随机性、不精确性、模糊性、偶然性等不确定性的统一数学表示；适用于单目标与多目标的统一观测理论；基于广义似然函数的统一化的单目标和多目标建模方法；模糊理论、贝叶斯理论、D—S理论，以及基于规则的技术等许多专家系统理论的统一化；单目标与多目标的统一化最优检测与估计理论；异类信息的统一化最优融合理论；一种用以设计新型近似技术的多目标微积分体系等。