多源信息融合(多传感器信息融合)扩展了时间和空间的观测范围，增强了数据的可信度和系统的分辨能力，提高了系统的可靠性、描述环境能力和信息处理速度。因此，世界各国都十分重视多源信息融合系统的理论研究和应用工作，并且已经取得了丰富的研究成果。近年来，作者在国家自然科学基金项目、国家973计划项目、总装备部预先研究项目的资助下，较为深入地开展了多源信息融合理论与应用的研究，取得的相关理论研究和应用成果构成了本书的主体内容。

本书是关于多传感器多源信息融合理论与应用的一本专著，主要汇集了作者近年来在多源信息融合基础理论与方法、目标状态估计、随机集理论等方面的研究成果，同时也详细介绍了信息融合的相关基本概念、结构和功能模型、主要研究方法。本书涉及的理论和方法有多源信息融合系统模型、估计和滤波理论、信息分类方法、分布式信息融合、异步信息融合、多目标跟踪、机动目标跟踪、纯方位跟踪、随机集理论等。另外，为了进一步说明书中的相关算法和模型，最后给出了两个信息融合方法的应用实例。

本书可作为信息科学专业研究生和高等院校相关教师的参考资料，同时对从事多源信息融合理论及应用技术研究、开发和应用的科技人员也具有一定的参考价值。

前言

第1章 多传感器多源信息融合概述

 1．1 信息融合的概念及其优点

1．1．1 什么是信息融合

1．1．2 多源多传感器信息融合的优势

 1．2 多源信息融合的模型

1．2．1 功能模型

1．2．2 结构模型

1．2．3 主要的信息融合技术和方法

 1．3 信息融合的研究现状和存在的问题

1．3．1 多源信息融合的研究现状

1．3．2 多源信息融合存在的主要问题

 1．4 信息融合技术的应用

 1．5 本书结构

 1．6 结论

 参考文献

第2章 数学基础

第3章 参数估计与滤波理论

第4章 信息类型与传感器系统

第5章 同步采样系统的分步式信息融合

第6章 异步采样系统的信息融合

第7章 多目标跟踪技术

第8章 机动目标跟踪

第9章 纯方位角定位与跟踪

第10章 随机集理论及其在信息融合中的应用

第11章 信息融合技术的应用实例