多傳感器數(shù)據(jù)融合：算法、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與應(yīng)用

章 現(xiàn)代情報(bào)和安全問題對(duì)信息融合技術(shù)的能力挑戰(zhàn)
第2章 傳感器數(shù)據(jù)融合：以數(shù)據(jù)為中心的先進(jìn)算法回顧和新興趨勢(shì)概述
第3章 信息融合理論的應(yīng)用
第4章 面向信息管理企業(yè)的JDL模型（Ⅲ）改進(jìn)
第5章 隨機(jī)集信息融合基礎(chǔ)
第6章 帶過程噪聲的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)最優(yōu)融合
第7章 數(shù)據(jù)融合的模糊多判據(jù)方法
第8章 異類傳感器聽分布式檢測(cè)和數(shù)據(jù)融合
第9章 基于信息質(zhì)量的融合系統(tǒng)評(píng)估
0章 傳感器故障魯棒融合
1章 多傳感器卡爾曼濾波和數(shù)據(jù)融合中相關(guān)信息的處理
2章 容積信息濾波器――多傳感器融合理論與應(yīng)用
3章 線性等式約束系統(tǒng)的估計(jì)融合
4章 基于容積卡爾曼濾波器的異步多傳感器非線性信息融合
5章 多傳感器概率假設(shè)密度濾波器解析實(shí)現(xiàn)
6章 帶乘性噪聲的多傳感器多速率系統(tǒng)信息融合估計(jì)
7章 濾波誤差和量測(cè)噪聲協(xié)方差奇異時(shí)的最優(yōu)分布式卡爾曼濾波融合
8章 累計(jì)狀態(tài)密度及其在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用
9章 基于信任函數(shù)的多傳感器多目標(biāo)分類解決方案
第20章 認(rèn)知無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的決策融合
第21章 代理意見間形成一致性的動(dòng)態(tài)
第22章 非高斯不確定性網(wǎng)絡(luò)中分布式貝葉斯融合
第23章 網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)的進(jìn)攻――復(fù)原傳感器融合
第24章 基于證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合水質(zhì)量評(píng)估
第25章 再生式生命保障系統(tǒng)顆粒傳感器融合方法
第26章 圖像融合性能評(píng)估：從指標(biāo)到認(rèn)知
第27章 醫(yī)學(xué)圖像的特征與數(shù)據(jù)融合綜述
第28章 多傳感器數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以及在體育運(yùn)動(dòng)評(píng)估中的應(yīng)用
第29章 從理論到飛行測(cè)試：彈頭姿態(tài)估計(jì)中的數(shù)據(jù)融合
第30章 數(shù)據(jù)融合在遠(yuǎn)程健康與自動(dòng)診斷中的應(yīng)用
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