随着物联网和互联网的日益普及，分布式环境下的多传感器集成与信息融合显得越发重要。如何将感兴趣的被观测目标状态与传感器的感知模型之间可能存在的各种约束关系恰如其分地体现到数据融合中，既要保证融合的质量又要关注融合应用相关的可行性约束条件，是本书的重点。 本书系统介绍了基于协方差处理异常的通用融合框架等基础理论，以及船舶监控系统中使用多个紧凑型高频表面波雷达的贝叶斯目标定位等具体应用实例。 本书可供从事人工智能、大数据、物联网等行业，研究具有高度自主性和司靠性的智能机器人、智能车辆等设计、研发、制造等工作的科学研究人员和工程技术人员，相关领域的高校教师、研究生、高年级本科生，先进软件、模型的开发及验证人员，以及希望从传感器角度理解人工智能深度学习的其他科研工作者学习参考。

第一部分 多传感器融合理论与应用
第1章 采用协方差映射处理异常的通用融合框架
1.1 引言
1.2 问题描述
1.3 解决方法
1.4 数据源的置信度度量
1.4.1 不一致性检测与排除
1.4.2 相关对置信度度量的影响
1.5 仿真结果
1.6 小结
附录A
附录B
参考文献
第2章 网络控制系统中的传输延迟与损耗状态估计
2.1 引言
2.2 数学模型
2.3 估计器的理论推导
2.3.1 将NCS建模为马尔可夫线性跳变系统
2.3.2 估计器设计
2.4 性能评估
2.5 小结
参考文献
第3章 椭圆运动约束条件下的融合状态估计
3.1 引言
3.2 系统模型
3.2.1 转弯机动模型
3.2.2 椭圆约束
3.2.3 生成约束状态
3.3 基于映射的约束估计
3.3.1 与椭圆中心的直接连接
3.3.2 无约束估计的最短距离
3.4 约束融合估计
3.4.1 融合规则
3.4.2 约束融合的估计规则
3.5 信息丢失约束融合
3.5.1 仿真设置
3.5.2 性能
3.6 小结
参考文献
第4章 人员生理特征自主融合感知中的相关与冗余选择
4.1 引言
4.2 发展现状
4.3 数学模型
4.3.1 基本概念
4.3.2 相关性
4.3.3 冗余
4.3.4 特定融合算法的相关性和冗余性
4.4 实证检验
4.4.1 冗余
4.4.2 相关性
4.5 冗余与相关性
4.6 小结
参考文献
第5章 利用辐射感知网络概率序列测试
实现反应堆设施运行状态分类
5.1 引言
5.2 检测问题
5.2.1 概率序列测试
5.2.2 堆反应强度估计
……
第二部分 机器人技术中的多传感器融合应用