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