多源信息融合-信号与信息处理丛书

本书主要包括多源信息融合的基本概念以及多源信息融合理论赖以发展的基础理论，如统计推断与估计理论基础、智能计算与识别理论基础等； 还包括目标跟踪理论、检测融合、估计融合、数据关联、异步信息融合和异类信息融合； 也包括图像融合特别是遥感图像融合、智能交通中的信息融合，以及态势评估与威胁估计等内容。本书理论体系完整，材料取舍适当，适合从事多源信息融合理论研究和工程应用的专业技术人员参考，也可以作为相关专业大学本科高年级学生和研究生，特别是博士研究生的参考读物。...

本书主要包括多源信息融合的基本概念以及多源信息融合理论赖以发展的基础理论，如统计推断与估计理论基础、智能计算与识别理论基础等； 还包括目标跟踪理论、检测融合、估计融合、数据关联、异步信息融合和异类信息融合； 也包括图像融合特别是遥感图像融合、智能交通中的信息融合，以及态势评估与威胁估计等内容。本书理论体系完整，材料取舍适当，适合从事多源信息融合理论研究和工程应用的专业技术人员参考，也可以作为相关专业大学本科高年级学生和研究生，特别是博士研究生的参考读物。

第1章 绪论

1. 1 多源信息融合的一般概念与定义

1. 1. 1 定义

1. 1. 2 多源信息融合的优势

1. 1. 3 应用领域

1. 2 信息融合系统的模型和结构

1. 2. 1 功能模型

1. 2. 2 数据融合的级别

1. 2. 3 通用处理结构

1. 3 多源信息融合的主要技术和方法

1. 4 信息融合要解决的几个关键问题

1. 5 发展起源、现状与未来

参考文献

第2章 统计推断与估计理论基础

2. 1 点估计理论基础

2. 1. 1 一般概念

2. 1. 2 Bayes点估计理论

2. 1. 3 BLUE估计

2. 1. 4 WLS估计

2. 1. 5 ML估计

2. 1. 6 主成分估计

2. 1. 7 RLS估计与LMS估计

2. 2 期望极大化(EM)方法

2. 2. 1 概述

2. 2. 2 EM算法描述

2. 2. 3 混合Gauss参数估计的EM算法实例

2. 3 线性动态系统的滤波理论与算法

2. 3. 1 离散时间线性系统状态估计问题的一般描述

2. 3. 2 基本Kalman滤波器

2. 3. 3 信息滤波器

2. 3. 4 噪声相关的Kalman滤波器

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