《多传感器协同跟踪管理与应用》主要介绍面向目标跟踪的多传感器协同管理技术，包括多传感器协同管理与数据融合技术的基本理论方法、典型的目标跟踪滤波理论、目标优先级评估方法、多传感器协同部署方法、基于跟踪精度控制的多传感器协同调度方法、基于辐射风险控制的多传感器协同调度方法以及多传感器指示引导方法等方面内容。
　　《多传感器协同跟踪管理与应用》可作为目标跟踪、多源信息融合、传感器管理等领域的研究生教材，也可作为相关研究领域科研人员的参考用书。

　　多传感器系统构成了一个协同互补的体系，其信息的收集能力关系到最终融合结果的好坏，传感器管理已成为信息融合的重要组成部分，并作为反馈环节与各级信息融合系统在结构上构成了一个完整的闭环系统，这不但提高了信息融合系统的实时性和整体最优性，使融合系统对变化的环境具有快速的适应能力，同时也减轻了操作人员的工作负担。随着信息融合技术步入成熟阶段，众多学者已将传感器管理作为信息融合的一个子系统从信息融合系统中分立出来单独对其进行研究，能否有效对多传感器系统进行管理，已成为评价信息融合系统性能优劣的关键之一。
　　在传感器资源相对有限、目标信息和周围环境存在较大，不确定性的条件下，多传感器系统所收集的数据往往难以满足信息融合系统的需要。主要原因：一是复杂的战场环境和客观环境会影响某些传感器性能的充分发挥，如复杂的电磁环境、人为的电子干扰和恶劣的天气因素会影响某些传感器的测量性能；二是考虑到某些战术原则和军事目的的需要，操作人员会限制某些传感器的使用，例如通过限制雷达开机时间来减小己方雷达阵地的暴露概率并降低受到反辐射导弹攻击的危险系数；三是传感器资源自身的测量性能局限。因此，对限定条件下的多传感器资源进行优化管理更有实际意义。
　　作者研究团队围绕以上问题进行了多年的探讨和研究，并取得了一定的成果。本书主要基于这些研究工作和成果进行编写。为了使读者便于阅读，在阐述主要内容之前，先介绍了多传感器管理的基本概念与理论。本书主体内容包括目标优先级排序、多传感器协同部署、基于跟踪性能的多传感器协同调度、基于辐射风险的多传感器协同调度、面向目标搜索的异地配置下异类多传感器指示引导性质研究。
　　特别感谢近年与作者一起合作研究的博士生童俊、张子宁、王一川、乔成林、徐公国、庞策、张昀普，由于大家共同的努力，才有今天的成果。编写过程中，作者也参阅了国内外同行的研究成果，出版中得到国防工业出版社郑廷编审的大力支持，一并表示诚挚的谢意。
　　由于作者水平有限，书中难免有错误和不妥之处，敬请读者批评指正。

第1章 绪论
1．1 多传感器管理的基本概念
1．2 多传感器管理的内容及功能
1．2．1 多传感器管理的内容
1．2．2 多传感器管理的功能
1．3 多传感器管理的分类
1．4 多传感器管理的结构
1．4．1 集中式多传感器管理结构
1．4．2 分布式多传感器管理结构
1．4．3 混合式多传感器管理结构
1．5 多传感器数据融合技术
1．5．1 多传感器数据融合的概念
1．5．2 多传感器数据融合的分类
1．5．3 多传感器数据融合的方法
1．6 小结
参考文献

第2章 目标跟踪理论
2．1 基本模型
2．1．1 目标运动状态模型
2．1．2 传感器量测模型
2．2 目标跟踪滤波方法
2．2．1 卡尔曼滤波
2．2．2 扩展卡尔曼滤波
2．2．3 无迹卡尔曼滤波
2．2．4 粒子滤波
2．3 小结
参考文献

第3章 目标优先级排序
3．1 目标优先级的影响因素
3．2 基于解析函数的目标优先级排序
3．3 基于模糊集的目标优先级排序
3．3．1 Vague集基本理论
3．3．2 基于Vague集的日标优先级影响因素量化
3．3．3 基于Vague集的多日标决策问题描述
3．3．4 基于Vague集的TOPSIS法求解日标优先级
3．3．5 仿真与结果分析
3．4 基于神经网络的目标优先级排序
3．4．1 Elman神经网络
3．4．2 QPSO量子粒子群
3．4．3 基于QPSO的改进Elman神经网络
3．4．4 基于神经网络的目标优先级求解模型
3．4．5 仿真与结果分析
3．5 小结
参考文献

第4章 多传感器协同部署
4．1 基于探测概率的多传感器协同部署
4．1．1 传感器探测模型
4．1．2 战场地理约束
4．1．3 优化布站数学模型
4．1．4 优化布站求解算法
4．1．5 仿真与结果分析
4．2 基于定位精度的多传藤器协同部署
4．2．1 目标定位精度几何因子
4．2．2 仿真与结果分析
4．3 小结
参考文献

第5章 基于跟踪性能的多传感器协同调度
5．1 协方差控制思想
5．2 矩阵差异度量
5．3 基于预测协方差的多传感器资源稳态调度算法
5．3．1 算法介绍
5．3．2 仿真与结果分析
5．4 基于克拉美罗下界的多传感器资源稳态调度算法
5．4．1 算法介绍
5．4．2 仿真与结果分析
5．5 基于信息增益的多传感器资源自适应调度算法
5．6 基于协方差自适应的多传感器资源自适应调度算法
5．7 基于目标跟踪阶段划分的多传藤器资源自适应调度算法
5．7．1 日标跟踪阶段划分
5．7．2 基于日标跟踪阶段划分的多传感器资源自适应调度算法
5．7．3 仿真与结果分析
……
第6章 基于辐射风险的多传感器协同调度
第7章 面向目标搜索的异地配置下异类多传感器指示引导性质研究