《鲁棒融合卡尔曼滤波理论及应用》系统地介绍由作者提出的带不确定噪声方差和不确定模型参数的多传感器系统鲁棒信息融合Kalman滤波理论，并给出了在目标跟踪系统中的仿真应用。《鲁棒融合卡尔曼滤波理论及应用》内容包括局部、集中式与分布式融合、状态融合与观测融合、加权融合、协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波，方法包括作者提出的极大极小鲁棒Kalman滤波方法、虚拟噪声补偿技术、鲁棒性分析的Lyapunov方程方法、改进的协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波方法、鲁棒精度概念和鲁棒精度分析方法及鲁棒Kalman滤波的收敛性分析方法。