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在多传感器决策和估计融合中，利用多站之间的随机信号观测的联合密度函数可以提高决策和估计融合的性能．然而，在多传感器信号的观测采样过程中，单站往往可以采到丰富的信号观测样本，而多站之间只能采集到少量的联合信号观测样本．采用经典的核密度估计方法只能利用多站之间少量的联合随机信号的观测样本来估计信号观测的联合密度函数，无法利用单站丰富的信号观测的样本信息．本文基于Copulas获得了两种多元密度函数的非参数估计方法．它们既能充分的利用多站之间的少量的联合观测样本的信息，又能充分的利用单站丰富的观测样本的信息．数