一、教学内容安排与学习大纲第一部分 最优估计第1章 最优估计概论第2章 估计的基本概念第3章 静态系统的线性估计第4章 离散时间动态系统的状态估计第5章 状态估计的计算方法第6章 状态估计的一般问题第7章 非线性动态系统的状态估计第8章 状态估计与机动目标跟踪第9章 最优估计在导航系统中的应用第二部分 信息融合第10章 信息融合概论第11章 功能模型与体系结构第12章 时空配准第13章 数据关联第14章 状态融合第15章 特征融合第16章 决策融合第17章 信息融合实例分析

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本课程安排3个最优估计与信息融合应用实例分析作业，要求学生自行编制程序、上机仿真，写出研究报告，实验时数为8学时。本课程结束后，要求学生结合自己的研究方向，查阅最新科技文献，写出一篇富有见解的最优估计与信息融合综述报告，并开展课堂研讨，讨论时数为8学时。

• [1]Y.Bar-Shalom, X.Rong Li, T.Kirubarajan, Estimation with Application to Tracking and Navigation: Theory Algorithms and Software. John Wiley & Sons Inc., 2001.[2]M.S.Grewal, A.P.Andrews, Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB (Second Edition). John Wiley & Sons Inc., 2001.[3]E. Waltz, J.Llinas, Multisensor Data Fusion. Artech House, Inc., 1990.[4]David L.Hall, Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion. Artech House, Inc., 1992.[5]Richard R.B., S.S.Iyengar, Multi-Sensor Fusion: Fundamentals and Applications with Software. Prentice Hall, 1998.[6]P.K.Varshney, Distributed Detection and Data Fusion. Springer Verlag, 1997.[7]周宏仁、敬忠良、王培德，机动目标跟踪，国防工业出版社，1991.[8]敬忠良，神经网络跟踪理论及应用，国防工业出版社，1995.[9]敬忠良、肖刚、李振华，图像融合-理论与应用，高等教育出版社，2007.[10]胡士强、敬忠良，粒子滤波原理及其应用，科学出版社，2010.[11]敬忠良、袁建平等，航天器自主操作的测量与控制，中国宇航工业出版社，2011.[12]金德琨、敬忠良、王国庆、吴光辉，民用飞机航空电子系统，上海交通大学出版社，2011.[13]国内外最新科技文献。