本书主要介绍SAR图像提高分辨率方法，力求将当前已广泛应用或具有应用潜力的方法作较为全面的介绍，同时，给出部分实验结果及SAR图像质量评价准则。在*版的基础上，根据作者后续研究成果及相关研究状况对内容进行了调整。主要内容包括SAR图像提高分辨率的内涵、SAR先验信息的开采与建模方法、SAR图像相干斑抑制方法等，重点介绍了单幅SAR图像提高分辨率的谱估计方法、正则化方法、稀疏表示方法、偏微分方程方法等几种典型方法，并给出了各方法之间的联系和综合应用分析。在*版基础上，针对多幅SAR图像处理问题，新增了多幅SAR图像的配准、去噪、提高分辨率等方法。*后，针对SAR图像质量评定问题，提出了SAR图像的分辨率标准与计算方法。
作为2007年版Statistical Multisource-Multitarget Information Fusion一书的姊妹篇，《多源多目标统计信息融合进展》系统全面地介绍了集信息融合最近10年来的理论及技术进展，密切结合弱小目标检测、联合跟踪识别、集群目标跟踪、多源异质融合、传感器配准、传感器／平台资源管理等实际应用问题，内容新颖且系统性强。 《多源多目标统计信息融合进展》按专业化程度和应用水平分为五篇26章：有限集统计学初步（第2～6章）；标准观测模型的RFs滤波器（第7～15章）；未知背景下的RFS滤波器（6～18章）；非标观测模型的RFs滤波器（9—22章）；RFS传感器与平台管理（第23—26章）。主要内容涵盖：有限集与多目标的数学基础、贝叶斯建模／滤波与性能评估、经典有限集滤波器、多传感器有限集滤波、跳变多目标系统滤波、联合的滤波与传感器配准、多目标平滑器、动态未知
