前言

在科学和工程领域，随着信息融合理论和技术的不断完善和成熟，估计算法作为数据融合技术的重要组成部分，在图像融合、目标识别、目标跟踪等领域发挥着重要作用。与大量的估计算法的开发形成鲜明对比的，是对这些算法的评估研究的开展相对滞后，这在将来很可能成为制约估计算法发展的瓶颈。对估计算法进行性能评估的研究，对于图像融合、目标识别、目标跟踪等领域无疑都具有重要理论和现实意义。

在评估估计问题的研究中，尽管之前已有人做了一些工作，但是其研究结果大都片面、零碎，能广泛应用的成果非常有限。性能评估是参照一定标准对评估对象的性能优劣进行评判和比较的一种认知过程[21]，它也是推进信息融合技术发展的重要手段。由于信息融合所涉及的应用范围很广泛，在信息融合的不同级别或层次，就会有不同的评估指标；即使针对同一级别，文献资料中定义的评估度量指标也各不相同。与估计算法的发展情况相比，目前对其评估问题仍缺乏理论上的分析和足够的重视，很多研究仅仅将估计算法评估作为研究算法时的附属品，没有单独论述和全面看待评估问题，且缺乏统一的评估标准。

在估计算法的性能评价中，现有的度量指标大都基于对估计误差的某种平均，通过平均值“大”或“小”的结果来表征估计器性能的“坏”或“好”的性能；但不同的估计器有不同的优化准则。本书围绕估计算法性能评估的理论与算法进行深入研究，从不同角度对估计算法进行评估，阐述几种具有互补性、综合全面的度量方法，旨在丰富和完善估计技术的性能评估理论，为估计技术在工程实践中的应用提供一定的理论参考和借鉴。

本书共8章，具体安排如下：

第1章简要介绍信息融合中状态估计技术的发展现状和估计算法性能评估的基本概念；

第2章概述基于误差值大小的度量；

第3章介绍误差度量在非线性量测模型转换方法评估中的应用；

第4章简要介绍适用于动态系统的动态误差谱度量；

第5章阐述动态误差谱度量在交互式多模型算法评估中的应用；

第6章阐述动态误差谱度量在非线性滤波算法评估中的应用；

第7章介绍基于估计误差聚集度理论的度量及其在估计性能评估中的应用，并通过仿真示例进行验证；

第8章介绍基于估计误差分布函数的度量及仿真示例。

本书的出版获西安石油大学优秀学术著作出版基金资助，并得到了西安石油大学科研创新团队（2015KYCXTD01）的资助，以及国家自然科学基金青年项目（51704238）的资助。

感谢西安石油大学程为彬教授在本书编写和出版过程中所给予的支持，同时感谢汪跃龙教授、高怡博士对本书编写和出版所做的贡献。此外，对电子工业出版社及相关编辑表示诚挚的谢意。

由于著者水平有限，书中难免存在错误和不足之处，恳请读者批评指正。

著者

2019年5月