作为2007年版Statistical Multisource-Multitarget Information Fusion一书的姊妹篇，《多源多目标统计信息融合进展》系统全面地介绍了随机集信息融合最近10年来的理论及技术进展，密切结合弱小目标检测、联合跟踪识别、集群目标跟踪、多源异质融合、传感器配准、传感器／平台资源管理等实际应用问题，内容新颖且系统性强。
　　《多源多目标统计信息融合进展》按专业化程度和应用水平分为五篇26章：有限集统计学初步（第2～6章）；标准观测模型的RFs滤波器（第7～15章）；未知背景下的RFS滤波器（第16～18章）；非标观测模型的RFs滤波器（第19—22章）；RFS传感器与平台管理（第23—26章）。主要内容涵盖：随机有限集与多目标的数学基础、贝叶斯建模／滤波与性能评估、经典有限集滤波器、多传感器有限集滤波、跳变多目标系统滤波、联合的滤波与传感器配准、多目标平滑器、动态未知背景下的有限集滤波、叠加式传感器滤波、图像传感器检测前跟踪、群／簇／扩展目标跟踪、模糊观测下的随机集滤波、单／多目标传感器管理控制的理论及近似。
　　《多源多目标统计信息融合进展》可为从事雷达／光电信息系统设计及其信息综合的技术人员提供理论指导与实际参考，同时也可作为高等院校相关专业研究生的学习教材。计算科学家、物理学家、数学家以及其他从事信息融合理论研究的人员也可从《多源多目标统计信息融合进展》中获益。