在複雜的戰場環境中檢測目標，並實現對目標的精確跟蹤和準確分類是戰場偵察監視系統的核心任務。
 
本書以有限集統計學原理為基礎，探索該原理在機動目標的聯合檢測、跟蹤、分類技術中的應用。針對以往學者將目標檢測、跟蹤、分類切換為三個獨立問題而進行研究的方法，本書所採用的聯合濾波演算法有了長足的進步和創新。作者通過實驗和論證，運用有限集統計學原理，將目標檢測、目標跟蹤、目標分類進行聯合處理，這樣不僅能提高目標檢測和跟蹤性能，而且能根據運動學理論有效實現目標分類。
 
本書還對單個或者多個機動目標的聯合檢測、跟蹤與分類問題進行了深入研究，提出了多種聯合檢測、跟蹤與分類演算法，可為目標檢測、跟蹤與分類的一體化提供參考。

楊威，江西豐城人，2006年獲武漢大學工學學士學位，2009和2012年於中國人民解放軍國防科學技術大學分別獲工學碩士和博士學位，任職於中國人民解放軍國防科學技術大學。在Information Fusion, IEEE Transactions on Aerospace, Systems and Electronics, IET Signal Processing等國際SCI專業期刊發表多篇機動目標聯合檢測、跟蹤與分類技術論文，產生了較大影響。

付耀文，江西進賢人，國防科學技術大學電子科學與工程學院研究員，博士生導師，研究方向主要為雷達信號處理、雷達資料分析、資訊融合等。

聶鐳，河南南陽人，國防科學技術大學電子科學與工程學院副研究員，研究方向主要為雷達信號處理和雷達資料分析等。
 

第1章 緒論
1.1 選題背景及意義
1.2 國內外研究現狀
1.3 本書主要工作及內容安排

第2章 有限集統計學理論基礎
2.1 引言
2.2 多目標貝葉斯濾波
2.3 近似多目標濾波器及實現技術
2.4 多機動目標聯合檢測與跟蹤濾波器
2.5 時變數目目標跟蹤演算法的性能評估
2.6 本章小結

第3章 單機動目標聯合跟蹤與分類技術
3.1 引言
3.2 基於多模型技術的單機動目標跟蹤
3.3 基於MM-STBF的單機動目標JTC演算法
3.4 本章小結

第4章 單機動目標聯合檢測、跟蹤與分類技術
4.1 引言
4.2 基於多模型技術的單機動目標JDT演算法
4.3 基於MM-JoTFF的單機動目標JDTC演算法
4.4 本章小結

第5章 相同模型集的多機動目標聯合檢測、跟蹤與分類技術
5.1 引言
5.2 相同模型集條件下基於MMPHDF的多機動目標JDTC演算法
5.3 相同模型集條件下基於LGJMS-GMPHDF的多機動目標JDTC演算法
5.4 本章小結

第6章 類別相關模型集的多機動目標聯合檢測、跟蹤與分類技術
6.1 引言
6.2 類別相關模型集條件下基於PHD類濾波器的多機動目標JDTC演算法
6.3 類別相關模型集條件下基於LGJMS-GMPHDF的多機動目標JDTC演算法
6.4 本章小結

第7章 FISST框架下航跡提取技術
7.1 引言
7.2 測量驅動的多目標航跡提取演算法
7.3 航跡提取技術的性能評估方法
7.4 本章小結

第8章 結論與展望
8.1 本書工作總結與創新點
8.2 下一步工作展望
參考文獻

附錄A MM-JoTTF的詳細推導
附錄B MM-JoTTF-JDTC演算法的詳細推導