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该论文的研究内容主要涉及多传感顺的分布式检测和目标跟踪问题。主要工作有以下几方面:(1)综述了信息融合技术的发展历史;(2)在分析分布检测算法的基础上，从两方面对现有的融合算法进行了推广，得出了一般情况下的分布检测规则;(3)将多变量的Bayes模式识别应用于判决融合，提出了基于多变量Bayes方法的判决融合方法，并将该融合方法应用于鱼雷水下目标检测，仿真算例进一步证明了该算法在目标检测方面具有一定的实用性。提出了基于单传感器时间融合的Bayes判决方法，并对其进行了理论分析;(4)针对分布检测传感器融合权值未知的情形，分两种情况(虚警概率和漏报概率相等和不等)分别提出了反馈自适应学习算法;(5)对极大似然估计方法进行了深入研究，提出了将极大似然估计方法应用于多传感器的数据级融合的方法，并将该方法在鱼雷目标跟踪技术中的应用进行了研究，提出了将鱼雷自导和线导信息进行融合处理，以提高目标跟踪精度的制导方法。就传感器异步测量问题提出了基于最小二乘方法的数据配准方法，对其进行了理论分析，并将基于最小二乘法的时间融合用于鱼雷偏航控制;(6)将杂波环境下单传感器的PDA跟踪算法进行了推广，得出了多传感器下的GPDA算法。