第一部分 基本原理
第1章 情境和融合：定义、术语
1.1 信息融合导论
1.1.1 数据（信息）融合的定义
1.1.2 信息融合“级别”
1.1.3 关于IF体系结构中数据和信息的备注
1.1.4 进一步的参考资料
1.2 融合中的情境
1.3 对信息融合和情境的展望
1.3.1 不同于焦点前提的情境前提
1.3.2 信息融合过程的含义
1.3.3 集成情境至信息融合过程
1.4 结论
致谢
致参考文献
第二部分 用于融合的情境概念
第2章 信息融合的“情境”形式化
2.1 引言
2.2 何为情境？
2.3 情境和知识
2.4 情境形式化
2.5 情境和信息质量
2.6 情境和自然语言理解
2.7 结论
致参考文献
第3章 情境：一个不确定源
3.1 信息融合过程中的不确定性
3.2 关于情境信息中不确定性的文献研究
3.3 情境的分类
3.4 本体论的作用和概率本体论
3.5 情境信息质量
3.5.1 不确定性变换
3.5.2 相互矛盾的、可疑的和不一致的信息
3.6 用例讨论
3.6.1 港口防护威胁评估
3.6.2 情境因素和情境信息类别
3.6.3 关注的事件
3.6.4 情境的不确定性维数
3.7 结论
致参考文献
第4章 信息融合中的情境跟踪方法
4.1 引言
4.2 情境跟踪方法的背景
4.3 情境跟踪
4.4 情境跟踪的机器分析
4.5 情境跟踪中的传感器、目标和环境
4.5.1 特征跟踪和辨识（目标）
4.5.2 广域运动图像（传感器）
4.5.3 态势和场景（环境）
4.6 受道路约束的跟踪和辨识示例
4.6.1 道路网络（环境）
4.6.2 目标测量模型（传感器）
4.6.3 十字路口的目标模型（目标）
4.6.4 情境跟踪示例——结果
4.7 讨论
4.8 结论
致谢
致参考文献
第5章 威胁评估系统的情境假设
5.1 引言
5.2 威胁的定义
5.2.1 威胁评估
5.2.2 威胁评估的独特系统要求
5.3 决策支持系统的假设
5.4 基于情境的威胁实例
5.4.1 贝叶斯与证据推理的关联
5.4.2 比例冲突重新分配
5.5 从情境出发实现威胁估计
5.6 讨论
5.7 结论
致谢
致参考文献
第6章 面向决策支持的情境感知知识融合
6.1 引言
6.2 知识融合：当前发展情况
6.3 面向应急管理的情境感知决策支持系统
6.3.1 决策支持模型
6.3.2 概念框架
6.3.3 火灾响应
6.3.4 CADSS中的知识融合
6.4 结论
致谢
致参考文献
第三部分 情境融合的系统观念
第7章 情境信息的系统级使用
7.1 内容范围和组织
7.2 信息利用中的情境
7.2.1 “谁的情境”（Context-Of：C-O）与“为谁的情境”（Context-For：C-F）
7.2.2 问题变量与情境变量
7.3 数据融合中的情境
7.4 情境利用中的质量控制
7.5 自适应情境利用
7.5.1 信息利用中的自适应性价值
7.5.2 推理问题与方法的分类
7.6 自适应组合建模
7.7 机会适应性
7.8 在预测建模中使用情境
7.9 结论
致参考文献
第8章 信息融合中情境利用的体系结构
8.1 引言
8.2 情境知识与可获得资源的类型
8.3 与体系结构相关的工作
8.4 中间件方法
8.4.1 IF文献中的中间件
8.4.2 中间件方法:从IF到CI的查询服务
8.4.3 中间件函数及其在IF过程的使用要求
8.5 基于情境输入的多级别自适应体系结构
8.6 结论
致谢
致参考文献
第9章 用于交换与验证情境数据和信息的中间件
9.1 情境在动态融合系统中的相关性
9.2 在开放式系统集系统设计中的交互计算过程
9.3 信息融合体系结构中的相互依赖关系
9.3.1 分析与决策的观点
9.3.2 网络的观点
9.3.3 对信息交换（中间件）的影响
9.4 利用中间件将数据至决策（D2D）概念应用于融合
9.5 中间件
9.6 主动中间件——ProWare
9.6.1 态势参数概念
9.6.2 基于订阅的信息交换
9.6.3 数据中介
9.7 数据验证
9.7.1 数据质量方面
9.7.2 数据验证操作
9.8 总结
致参考文献
第10章 基于建模用户行为的情境感知主动决策支持
10.1 引言
10.2 概念性的操作示例
10.3 APTO系统
10.3.1 长期目标
10.3.2 技术方法
10.4 OZONE App的情境容器
10.5 情境感知记忆管理器
10.5.1 快照记忆
10.5.2 情节记忆
10.6 情境转换模型和转换识别
10.7 情境转换感知阶段和可视化
10.8 事件管理器
10.8.1 事件检测
10.8.2 规范性事件识别
10.9 活动管理器
10.9.1 动作检测

本书详细介绍了情境增强信息融合的基础推理、理论和方法，包括融合过程设计和实现中的情境影响，书中汇集了该领域顶尖专家的最新研究成果。全书分六个部分：基本原理、用于融合的情境概念、情境融合的系统观念、情境的数学特征、硬／软融合中的情境以及情境方法在融合中的应用。本书强调高级别信息融合和低级别信息融合之间的平衡问题，以描述在苛刻条件下的性能改进；强调组合不同领域的先进技术，以克服单一视角、传统计算和传统上应用于特定领域数据和信息融合程序的局限性。最后，介绍了所选择的需要注入情景知识的有代表性的应用领域，例如，视觉系统，港口监视、机器人和环境智能等。