信息融合中估计算法的性能评估

估计算法作为数据融合技术的重要组成部分，其性能评估对于图像融合、目标识别、目标跟踪等具有重要的理论和现实意义。本书围绕估计算法性能评估的理论与算法进行了深入研究，从不同角度对估计算法进行评估，阐述几种综合、全面、具有互补性的度量方法，以更好地丰富和完善估计技术的性能评估理论。

这是一本深度探讨信息融合技术中估计算法性能评估理论与方法的专著。该书以信息融合的基本概念为起点，深入剖析了估计算法性能评估的必要性，并详细介绍了几种综合、全面、具有互补性的度量方法，以更好地丰富和完善估计技术的性能评估理论。 书中首先介绍了信息融合的基本概念，阐述了信息融合技术的主要目的，即通过减少多源信息间可能存在的冗余和矛盾信息，从而降低其不确定性，并提高智能系统决策、规划、反应的快速性和正确性。随后，作者深入探讨了估计算法性能评估的必要性，并详细介绍了几种综合、全面、具有互补性的度量方法，以更好地丰富和完善估计技术的性能评估理论。 书中详细介绍了均方根误差(RMSE)度量，GAE度量，相对误差度量等经典度量方法，并深入分析了它们的优缺点。此外，作者还详细介绍了二维情况下的量测转换方法和三维情况下的量测转换方法，以及UCM方法基于观测值的推导，这些方法在处理非线性量测模型转换时具有重要的理论和实际意义。 书中还深入探讨了误差谱度量和动态误差谱度量，这些方法可以更好地评估动态系统的估计器性能。此外，作者还详细介绍了交互式多模型算法的目标跟踪和非线性滤波算法及其优势，这些方法在处