第1章 绪论
1.1 多传感器数据融合的基本概念
1.2 多传感器数据融合的功能模型
1.3 多传感器数据融合的结构模型
1.4 传感器误差结构分析
1.4.1 目标来源误差
1.4.2 随机误差
1.4.3 系统误差
1.5 本书主要研究内容
参考文献
第2章 数据融合经典方法
2.1 航迹关联经典方法
2.1.1 问题描述
2.1.2 Bar-Shalom的加权航迹关联法
2.1.3 最近邻法
2.1.4 全局最近邻法
2.1.5 模糊关联法
2.1.6 经典关联方法性能讨论
2.2 系统误差估计经典方法
2.2.1 问题描述
2.2.2 实时质量控制法
2.2.3 最小二乘法
2.2.4 极大似然估计法
2.2.5 卡尔曼滤波法
2.2.6 经典误差估计方法性能讨论
2.3 航迹融合经典方法
2.3.1 问题描述
2.3.2 异步序贯融合
2.3.3 简单凸组合算法
2.3.4 Bar Shalom-Campo融合算法
2.3.5 最优分布式估计融合算法
2.3.6 联邦滤波器
2.3.7 经典融合方法性能讨论
2.4 本章小结
参考文献
第3章 病态场景下的系统误差估计
3.1 场景病态性分析
3.1.1 传统算法的局限性
3.1.2 病态性概述
3.1.3 病态场景分析
3.2 有偏估计基本思想
3.3 有界变量约束最小二乘估计
3.3.1 基本原理
3.3.2 界约束的确定
3.3.3 仿真验证
3.4 条件数约束岭估计
3.4.1 系统误差的岭估计器
3.4.2 争参数的选择
3.4.3 仿真验证
3.5 系统误差分解估计
3.5.1 基本思路
3.5.2 算法步骤
3.5.3 性能分析
3.5.4 仿真验证
3.6 本章小结
参考文献
第4章 非理想关联下的系统误差估计
4.1 错误关联影响分析
4.1.1 简单示例
4.1.2 错误关联的野值特征分析
4.2 稳健估计基本思想
4.3 系统误差的最小中值平方估计
4.3.1 基本原理
4.3.2 计算方法
4.3.3 扩展
4.3.4 仿真验证
4.4 系统误差的最小截平方估计
4.4.1 基本原理
4.4.2 计算步骤
4.4.3 讨论
4.4.4 仿真验证
4.5 本章小结
参考文献
第5章 病态性与错误关联共存时的系统误差估计
5.1 有界变量最小截平方估计
5.1.1 基本原理
5.1.2 计算方法
5.1.3 仿真验证
5.2 岭最小截平方估计
5.2.1 基本原理
5.2.2 计算方法
5.2.3 正确关联下的CRLB
5.2.4 仿真验证
5.3 本章小结
参考文献
第6章 航迹关联性能解析预测
6.1 研究现状
6.2 无偏观测下的结果
6.3 有偏观测下的结果
6.3.1 两目标场景下的关联正确率推算
6.3.2 多目标场景下的关联正确率推算
6.3.3 虚警对关联正确率的影响
6.3.4 多目标多虚警场景下的关联正确率推算
6.4 仿真验证
6.4.1 多目标情形
6.4.2 一方虚警情形
6.4.3 双方虚警情形
6.5 本章小结
参考文献
第7章 基于稳健交替迭代的抗差航迹关联
7.1 多起始局部搜索
7.1.1 问题描述
7.1.2 求解思路
7.2 单起始稳健迭代
7.2.1 基本思路
7.2.2 计算步骤
7.2.3 仿真验证
7.3 航迹关联的无真值评估
7.3.1 系统误差估计残差分析
7.3.2 错误关联检测器设计
7.3.3 仿真验证
7.4 一致关联数最大化准则
7.4.1 基本原理
7.4.2 计算步骤
7.4.3 仿真验证
7.5 本章小结
参考文献
第8章 基于参照拓扑特征的抗差航迹关联
8.1 参照拓扑概念的提出
8.2 基于参照拓扑矩阵的模糊航迹关联方法
8.2.1 参照拓扑的矩阵定义
8.2.2 参照拓扑矩阵的弥散化
8.2.3 算法设计
8.2.4 仿真验证
8.3 基于参照拓扑集合的抗差航迹关联方法
8.3.1 参照拓扑的集合定义
8.3.2 抗差性理论分析
8.3.3 参照拓扑集合定义下的距离度量
8.3.4 关联算法设计
8.3.5 仿真验证
8.4 迭代参照拓扑
8.4.1 基本思想
8.4.2 结构性差异系数
8.4.3 算法设计
8.4.4 仿真验证
8.5 本章小结
参考文献
第9章 多传感器抗差航迹融合
9.1 机动目标有偏观测的主从融合算法
9.1.1 主从融合算法框架
9.1.2 仿真验证
9.2 二次校准思想的提出
9.2.1 航迹融合性能分析
9.2.2 二次校准
9.3 残差环境下的多传感器航迹融合
9.3.1 残差建模分析
9.3.2 残差补偿融合算法设计
9.3.3 与相关工作的关系
9.3.4 仿真验证
9.4 本章小结
参考文献
附录A
A.1 式（6-22）的导出
A.2 球积分公式
常用符号
缩略语
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