机动目标跟踪典型算法评述

机动目标跟踪算法可以划分为两种：极大似然法和贝叶斯估计法，前者通过对目标量测序列的分析，采用与当前目标运动模式匹配度最高（极大似然性）的模型（包括系统模型和观测模型）对目标状态进行跟踪和估计；后者则首先假定一组模型，再根据量测序列进一步估计出其中每个模型的匹配概率，最后采用贝叶斯公式对全部或部分模型估计进行综合。在此框架下，论文对其中的一些典型算法进行总结和分析。     

第七届信息融合国际会议最佳及提名论文评述

2004年第七届信息融合国际学术会议评出了一篇最佳论文，同时另有两篇文章获得最佳论文提名。最佳论文提出了适用于无线传感器网络的融合决策规则；其中一篇提名论文研究TBM（Transferable Belief Model，TBM）框架下的联合跟踪和分类问题；另一篇则对JDL模型作了新的扩充。将对前两篇文章进行总结和评述。     

多平台协同防空作战系统数据融合技术研究

对多平台协同防空作战系统的组成及功能作了简单介绍，指出数据融合单元的主要任务，对数据融合中的时间对准、空间统一、点迹排序及数据相关处理这四个关键技术进行了初步研究。     

一种态势估计中的目标编群方法

目标编群是态势估计的基础。传统模型大多采用空间上的聚类算法来实现目标编群,但这种方法误分率较高,效果并不十分理想。文章提出了一种新的态势估计中目标编群问题的处理模型。该模型首先应用神经网络对目标目的地做出判断,然后融合多相似性加权测度算法,完成对观测目标的编群。最后运用该模型给出了一个分析示例。     

新型海战场信息融合体系结构

针对现有信息融合体系结构在网络时代海战场应用时存在的不足,提出了一种基于服务的新型信息融合体系结构,并对体系结构的基本构件,如传感器中间件、武器中间件、信息中间件以及混合服务器模型进行了较详细的分析和探讨.