数十年来，在目标跟踪领域涌现了许多经典算法，诸如卡尔曼滤波、粒子滤波、交互式多模型（IMM）、概率数据互联（PDA）、集成航迹分裂（ITs）算法以及随机集方法等。然而，这些算法之间有什么本质联系？它们究竟是怎样帮助我们实现飞机、导弹、太空目标以及人乃至淋巴细胞的跟踪的呢？对于新的应用背景，该如何去调整这些算法呢？《目标跟踪基本原理》对以上问题进行了系统明确的论述。
　　《目标跟踪基本原理》由9章组成。首先，针对目标跟踪问题给出通用的贝叶斯解。基于此贝叶斯通用框架，系统地描述了主要的跟踪问题，如机动目标跟踪、多目标跟踪、杂波环境下的跟踪以及非顺序量测跟踪等，并给出了这些标准跟踪算法的详细推导。这一结构化的分析方法，将帮助越来越多的从事目标跟踪实践及科研的工作者理解和掌握种类众多的复杂目标跟踪算法，并为他们在各自特殊的应用背景下设计适应性的跟踪算法提供有力的理论支撑。书中*后给出了建立跟踪系统的一些实用算法，如航迹初始化、航迹合并算法等。附录中还给《目标跟踪基本原理》适合于从事目标跟踪问题研究的科技人员阅读，也可作为高等院校相关专业师生的参考书。