内容简介
本书以具有代表性的C3I系统为主线，介绍了多传感器数据融合系统的基本概念、系统组成、基本原理以及多传感器数据融合系统设计中所采用的基本方法。
全书共分7章，第1章介绍多传感器信息系统的一般概念及缉成、第2章到第6章的内容分别为多传感器系统状态估计、数据关联原理和方法、航迹融合、身份融合、态势评借和威胁评估，第7章简单介绍了C3I系统所用到的几种主要传感器。
本书是为电子信息类专业对应的各个学科的硕士研究生编写的，也可供从事电子信息系统研究与设计的工程技术人员和此领域的博士研究生参考。
随着科学技术的发展；特别是微电子技术、集成电路及其设计技术、计算机技术，、近代信号处理技术和传感器技术的发展，多传感器数据融合已经发展成为一个新的学科方向和研究领域。多传感器数据融合技术在军事领域和民用领域均得到了广泛应用。
实际上，在第二次世界大战期间就已经在高炮火控雷达上力口装了光学测距系统，这不仅大大地提高了系统的测距精度，同时也大大地提高了系统的抗干扰能力。从这种：意义上说，多传感器数据融合在二战期间就已经有了应用，但数据融合(DataFusion)一词是2世纪7年代才出现的。
2多年来，随着各种先进武器系统的出现与发展，世界各国都在发展或完善自己的C3I系统，以完成指定的战略和战术任务。C3I系统如何对各类传感器所收集的大量信息和情报进行分析、处理、综合，以便作出正确的决策，就成了数据处理的一个新的和重要的分支，即多传感器数据融合。
在民用领域，机器人多传感器信息处理系统、医学多传感器图像融合系统、遥感多传感器融合系统，乃至现代移动通信系统等，这项技术均已得到普遍应用。
这样一个重要的研究与应用领域，在我们高校的教材中没有任何体现，我们的学生缺乏这方面的知识，对电子信息系统知之甚少，尽管目前已经有几本专著面世，但它们毕竟不是教材。加之国内已有相当一部分研究所、高校和工厂正在从事多传感器信息处理方面的工作，有这方。面的需求。这就是作者编写这本教材的出发点。
本书作为教材，有如下特点：
本书从学习的角度出发，注重多传感器信息系统的基本概念、基本原理和研究与设计中所采用的基本方法的介绍。
本书注重知识的系统性，循序渐进，由浅人深。如状态估计，是从用于状态估计的..
编辑推荐
本书以具有代表性的C3I系统为主线，介绍了多传感器数据融合系统的基本概念，系统组成，基本原理以及多传感器数据融合系统设计中所采用的基本方法。
全书共分七章，第一章介绍多传感器信息系统的一般概念及组成，第二章至第六章的内容分别为多传感器系统状成估计，数据关联原理和方法，航迹融合等，第七章简单介绍了C3I系统所用到的几种主要传感器。
本书是为电子信息类专业对应的各个学科的士研究生编写的，也可供从事电子信息系统研究与设计的工程技术人员和此领域的博士研究生参考。
目录
第1章 多传感器数据融合概述
1.1 引言
1.1.1 概况
1.1.2 雷达信息处理系统的发展过程
1.1.3 数据融合系统中的主要传感器
1.1.4 数据融合的应用领域
1.2 数据融合的定义和通用模型
1.2.1 数据融合的定义
1.2.2 数据融合的通用模型
1.2.3 传感器组成及描述
1.3 数据融合的重要性和潜在能力
1.4 数据融合的分类
1.4.1 像素级融合
1.4.2 特征级融合
1.4.3 决策级融合
1.5 数据融合技术
1.6 数据融合的主要内容
第2章 状态估计
2.1 卡尔曼滤波器
2.1.1 用数字滤波器作为估值器
2.1.2 线性均方估计
2.1.3 最优递归估值器——标量卡尔曼滤波器
2.1.4 向量卡尔曼滤波器
2.1.5 扩展卡尔曼滤波器
2.1.6 卡尔曼滤波器在雷达跟踪中的应用
2.1.7 扩展卡尔曼滤波器在目标跟踪和卫星轨道确定方面的应用·.
2.1.8 目标机动检测.”
2.1.9 自适应卡尔曼滤波器
2.2 常系数α-β和α-β-γ滤波器
2.2.1 目标运动模型
2.2.2 常系数α-β和α-β-γ滤波器
2.2.3 常系数α-β和α-β-γ滤波器的系数
2.2.4 变系数α-β和α-β-γ滤波器的系数
2.2.5 组合滤波器
2.3 自适应滤波器
2.3.1 目标运动方程和观测方程
2.3.2 自适应系数的获取
2.3.3 滤波算法
2.3.4 获取α（κ）和α（κ）的局部方差方法
第3章 数据关联及其数据准备
3.1 多传感器数据关联时的数据准备
3.1.1 对雷达信号处理的要求
3.1.2 预处理
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