本书运用有限集统计学原理，通过实验和论证，将目标检测、目标跟踪、目标分类进行联合处理，这样不仅能提高目标检测和跟踪性能，而且能根据运动学理论有效实现目标分类。本书还对单个或多个机动目标的联合检测、跟踪与分类问题进行了深入研究，提出了多种联合检测、跟踪与分类算法，可为目标检测、跟踪与分类的一体化提供参考。

杨威，江西丰城人，2006年获武汉大学工学学士学位，2009和2012年于中国人民解放军国防科学技术大学分别获工学硕士和博士学位，任职于中国人民解放军国防科学技术大学。在Information Fusion, IEEE Transactions on Aerospace, Systems and Electronics, IET Signal Processing等靠前SCI专业期刊发表多篇机动目标联合检测、跟踪与分类技术论文，产生了较大影响。
付耀文，江西进贤人，国防科学技术大学电子科学与工程学院研究员，博士生导师，研究方向主要为雷达信号处理、雷达数据分析、信息融合等。
聂镭，河南南阳人，国防科学技术大学电子科学与工程学院副研究员，研究方向主要为雷达信号处理和雷达数据分析等。

第1章 绪论
1.1 选题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本书主要工作及内容安排
第2章 有限集统计学理论基础
2.1 引言
2.2 多目标贝叶斯滤波
2.3 近似多目标滤波器及实现技术
2.4 多机动目标联合检测与跟踪滤波器
2.5 时变数目目标跟踪算法的性能评估
2.6 本章小结
第3章 单机动目标联合跟踪与分类技术
3.1 引言
3.2 基于多模型技术的单机动目标跟踪
3.3 基于MM-STBF的单机动目标JTC算法
3.4 本章小结
第4章 单机动目标联合检测、跟踪与分类技术
4.1 引言
4.2 基于多模型技术的单机动目标JDT算法
4.3 基于MM-JoTFF的单机动目标JDTC算法
4.4 本章小结
第5章 相同模型集的多机动目标联合检测、跟踪与分类技术
5.1 引言
5.2 相同模型集条件下基于MMPHDF的多机动目标JDTC算法
5.3 相同模型集条件下基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标JDTC算法
5.4 本章小结
第6章 类别相关模型集的多机动目标联合检测、跟踪与分类技术
6.1 引言
6.2 类别相关模型集条件下基于PHD类滤波器的多机动目标JDTC算法
6.3 类别相关模型集条件下基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标JDTC算法
6.4 本章小结
第7章 FISST框架下航迹提取技术
7.1 引言
7.2 测量驱动的多目标航迹提取算法
7.3 航迹提取技术的性能评估方法
7.4 本章小结
第8章 结论与展望
8.1 本书工作总结与创新点
8.2 下一步工作展望
参考文献
附录A MM-JoTTF的详细推导
附录B MM-JoTTF-JDTC算法的详细推导