多传感器分布式统计判决是多传感器数据融合问题的主要内容之一，它在信号检测中有广泛的应用．
本书以无穷维优化和不动点理论的新观点，阐述了分布式统计判决的基本理论和方法，包括在具有某种通信网络结构的多站、多假设系统下，Bayes，Neyman－Pearson和序贯等统计判决的各传感器最优须处理律的不动点类必要条件及由此导出的迭代算法，收敛性分析，中心站最优融合律，大量的数值模拟例子．书中除了

第一章引论
1.1经典的统计判决理论
1.2多传感器统计判决的发展概况
1.3用无穷维空间优化的观点认识统计判决问题
第二章两传感器二元判决
2.1传统的单传感器判决
2.1.1Bayes判决
2.1.2Neyman??Pearson判决
2.1.3序贯判决
2.1.4二元判决系统性能评价――接收机工作特性(ROC)曲线
2.2两传感器分布式判决概论
2.2.1模型与历史发展