本书深入探讨协方差交叉融合估计理论及其在多领域的应用。开篇介绍信息融合背景，阐述其在现代科技发展中的重要地位，随后讲解信息融合分类，为后续内容奠定基础，并说明本书的结构安排。 在理论部分，详细阐述协方差交叉融合相关内容。从经典协方差交叉融合讲起，延伸到批处理协方差交叉融合，同时对协方差交叉融合进行改进和扩展，如序贯、快速、并行协方差交叉融合等改进方法，以及鲁棒协方差交叉估计、自适应协方差交叉融合等扩展内容。 应用方面，涵盖多个场景。在目标跟踪领域，协方差交叉融合可有效处理多传感器数据，提高目标位置和轨迹的跟踪精度，减少噪声干扰带来的误差；在导航定位中，通过融合不同定位传感器信息，实现更精准可靠的定位，满足航空、航海等领域对高精度导航的需求 ；在智能电网状态估计里，利用协方差交叉融合对复杂电网中的大量数据进行处理，准确估计电网的运行状态，保障电网安全稳定运行；在信号处理方面，该理论能够有效去除噪声，优化信号特征提取，提升信号处理的质量和效率。

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2002.9--2006.7哈尔滨工程大学，电子信息工程，学士 2006.9--2012.3哈尔滨工程大学&国防科技大学理学院，系统科学，博士2012年至今，中国人民解放军海军试验训练基地，国防重点实验室（具体名字保密）。可见相关介绍https://m.sohu.com/a/659319584_121124036/?pvid=000115_3w_a。系统科学、信号处理军委装发领域专家，国家自然科学基金通信评审专家

1绪论 1.1信息融合背景 1.2信息融合分类 1.3本书结构安排 2协方差交叉融合 2.1经典协方差交叉融合 2.2批处理协方差交叉融合 3协方差交叉融合的改进和扩展 3.1协方差交叉融合的改进 3.1.1序贯协方差交叉融合 3.1.2快速协方差交叉融合 3.1.3并行协方差交叉融合 3.2协方差交叉融合的扩展 3.2.1鲁棒协方差交叉估计 3.2.2自适应协方差交叉融合 4协方差交叉融合的应用 4.1不确定噪声方差系统协方差交叉融合预报器 4.2不确定噪声方差和丢失观测系统协方差交叉融合滤波器 4.1不确定加性和乘性噪声方差及丢失观测系统协方差交叉融合平滑器 5序贯协方差交叉融合的应用 5.1不确定噪声方差系统序贯协方差交叉融合预报器 5.2不确定噪声方差和丢包系统协方差交叉融合滤波器 5.1不确定加性和乘性噪声方差及丢包观测系统协方差交叉融合平滑器 6快速协方差交叉融合的应用 6.1不确定噪声方差系统快速协方差交叉融合预报器 6.2不确定噪声方差和一步观测滞后系统快速协方差交叉融合滤波器 6.3不确定加性和乘性噪声方差及两步观测滞后系统快速协方差交叉融合平滑器 7并行协方差交叉融合的应用 7.1不确定噪声方差AR信号系统并行协方差交叉融合预报器 7.2不确定噪声方差和丢失观测AR信号系统并行协方差交叉融合滤波器 7.3不确定加性和乘性噪声方差及丢失观测AR信号系统并行协方差交叉融合估值器 8自适应协方差交叉融合的应用 8.1定常不确定噪声方差系统自适应协方差交叉融合预报器 8.2时变不确定噪声方差系统自适应协方差交叉融合预报器 参考文献