《随机有限集目标跟踪》采用目标跟踪与数据融合界常用的术语和符号，聚焦于系统介绍RFS理论在目标跟踪领域的具体实现，涵盖了当前该领域研究的几乎所有成果：概率假设密度（PHD）、带势概率假设密度（CPHD）、多伯努利（MB）、标签多伯努利（LMB）、广义标签多伯努利（GLMB）、δ-GLMB和边缘δ-GLMB（M8-GLMB）等滤波器。这些滤波器是目标跟踪领域的新技术，为目标跟踪提供了全新的思路和有效的解决途径。在系统介绍上述滤波器后，详细介绍了它们的扩展和热点应用，包括机动目标跟踪、多普勒雷达目标跟踪、弱小目标检测前跟踪、非标准量测目标跟踪、分布式多传感器目标跟踪等。
　　因而，《随机有限集目标跟踪》具有条理清晰、内容系统全面、紧贴热点前沿的特点，非常适用于相关领域初学者、研究生与工程技术人员。鉴于作者的学习经历，建议读者可先阅览拙作，再学习Mahler原著或范红旗译著，这样相得益彰，学习效率可能会更高些。