馬勒編著的《多源多目標統計信息融合》全面介紹了FIssT的基本概念、理論及實現技術，《多源多目標統計信息融合》可為從事雷達／光電等繫統及其信息綜合的技術人員解決復雜環境下的目標檢測、跟蹤與識別等問題提供理論上的指導，也可作為高等院校通信與信息工程、電子技術、計算機應用等相關專業教師和研究生開展研究和教學時的參考教材。計算機科學家、物理學家、數學家以及從事信息融合理論研究的人員也可從本書中獲益。

馬勒編著的《多源多目標統計信息融合》全面介 紹了FIssT的基本概念、理論及實現技術，內容新穎 ，繫統性強，理論 聯繫實際，文字深入淺出，反映了近年來信息融合領 域的新理論和新方法。 目前，國內尚未發現繫統介紹FIssT理論及應用 的書籍。《多源多目標統計信息融合》可為從事雷達 ／光電 等繫統及其信息綜合的技術人員解決復雜環境下的目 標檢測、跟蹤與識別等問題提供理 論上的指導，也可作為高等院校通信與信息工程、電 子技術、計算機應用等相關專業教 師和研究生開展研究和教學時的參考教材。計算機科 學家、物理學家、數學家以及從事 信息融合理論研究的人員也可從本書中獲益。

第1章 緒論
1．1本書的目的
1．2信息融合的主要挑戰
1．3為什麼需要隨機集或FIssT
1．3．1多目標濾波的復雜性
1．3．2**啟發式
1．3．3單目標與多目標統計學的區別
1．3．4常規數據與模糊數據的區別
1．3．5形式化貝葉斯建模
1．3．6模糊信息建模
1．3．7多源多目標形式化建模
1．4信息融合中的隨機集
1．4．1多目標繫統統計學
1．4．2專家繫統統計學
1．4．3有限集統計學
1．5本書的結構
1．5．1第1篇：統一化的單目標多源融合
1．5．2**I篇：統一化的多目標多源融合
1．5．3**II篇：多目標濾波的近似方法
1．5．4附錄
第1篇 統一化的單目標多源融合
第2章 單目標濾波
2．1本章簡介
2．1．1要點概述
2．1．2本章結構
2．2卡爾曼濾波器
2．2．1初始化
2．2．2預測器
2．2．3校正器
2．2．4卡爾曼濾波器的推導
2．2．5基於卡爾曼濾波器的觀測融合
2．2．6固定增益卡爾曼濾波器
2．3卡爾曼濾波器的貝葉斯表示
2．3．1數學預備知識
2．3．2KF的貝葉斯表示：預測器
2．3．3KF的貝葉斯表示：校正器
2．3．4KF的貝葉斯表示：估計
2．4單目標貝葉斯濾波器
2．4．1簡單實例
2．4．2與卡爾曼濾波器的關繫
2．4．3建模
2．4．4形式化貝葉斯建模
2．4．5初始化
2．4．6預測器
2．4．7校正器
2．4．8狀態估計
2．4．9誤差估計
2．4．10數據融合
2．4．11計算方法
2．5實現技術
2．5．1泰勒級數近似：EKF
2．5．2混合高斯近似
2．5．3序貫蒙特卡羅近似
2．6本章習題
第3章 通用的數據建模
3．1本章簡介
3．1．1要點概述
3．1．2本章結構
3．2不確定性建模中的問題
3．3數據不確定性建模中的問題
3．4例子
3．4．1含有少量不**性的隨機觀測
3．4．2含有少量隨機性的不**觀測
3．4．3非隨機的模糊觀測
3．4．4非隨機的不確定性觀測
3．4．5模糊與隨機
第II篇 統一化的多目標多源融合
第III篇 多目標濾波器的近似方法
附錄
參考文獻