《多传感器最优估计理论及其应用》是关于多传感器数据融合最优估计理论及其应用的一部专著，主要汇集了作者近十几年来在多传感器数据融合、多速率系统滤波、最优估计理论、组合导航等方面的代表性研究成果。《多传感器最优估计理论及其应用》涉及的理论和方法有：Kalman滤波及其各种改进算法，异步多速率线性系统、非线性系统的滤波与融合方法，观测数据存在不可靠、随机丢包等故障条件下的数据融合状态估计方法，噪声相关环境下的数据融合方法，以及对上述各种情况鲁棒的组合导航算法等。《多传感器最优估计理论及其应用》可作为控制科学与工程、信息与通信工程等专业研究生的教学参考书，同时对从事多源信息融合技术研究、目标跟踪与导航算法设计与开发的广大科研工作者和工程技术人员也具有一定的参考价值。
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