多传感器目标数据融合及关键技术_黄赫
多传感器多目标航迹关联与融合算法研究
结论与展望05ຫໍສະໝຸດ 1研究结论2
3
本文提出了一种基于概率假设密度滤波器的多传感器多目标航迹关联与融合算法，具有较强的鲁棒性和准确性。
通过实验验证，该算法能够有效地处理传感器间信息冲突和目标运动不确定性，提高了多目标跟踪的精度和可靠性。
同时，该算法还具有较好的扩展性，可以方便地应用于其他多传感器多目标跟踪系统。
xx年xx月xx日
多传感器多目标航迹关联与融合算法研究
CATALOGUE
目录
引言多传感器多目标航迹关联算法多传感器多目标融合算法实验与分析结论与展望参考文献
引言
01
多传感器多目标跟踪的应用广泛，对于军事、民用等领域具有重要意义。
复杂环境下多目标跟踪的难点在于处理多个传感器之间的数据关联和融合，提高跟踪精度和鲁棒性。
基于概率统计的航迹关联算法
神经网络
利用神经网络模型进行航迹关联与融合，具有自适应性、非线性拟合能力，可以处理复杂的非线性动态系统，但需要大量数据训练，对数据质量要求较高。
强化学习
基于强化学习理论，通过与环境交互学习最优航迹关联策略，具有自适应性和鲁棒性，但计算复杂度高、实时性较差。
基于人工智能的航迹关联算法
研究背景与意义
航迹关联算法
主要用于将不同传感器检测到的目标进行关联和匹配，确定每个目标的位置和运动轨迹。
航迹融合算法
主要将不同传感器对同一目标的测量数据进行融合，以获得更准确的目标位置、速度等参数。
航迹关联与融合算法概述
研究内容和方法
研究多传感器多目标航迹关联与融合算法，提高跟踪精度和鲁棒性。
研究内容
采用理论分析和实验验证相结合的方法，通过对比不同算法的性能，找出最优算法。
多传感器数据融合中几个关键技术的研究共3篇
多传感器数据融合中几个关键技术的研究共3篇多传感器数据融合中几个关键技术的研究1多传感器数据融合中几个关键技术的研究近年来，随着无人驾驶、智能家居、智慧城市等领域的快速发展，传感器技术也得到了长足的发展。
然而，在实际应用中，不同类型的传感器采集到的数据具有差异性，如何准确、高效地融合多传感器的数据，是当前研究的热点和难点之一。
多传感器数据融合有着广泛的应用场景，例如交通监控、人脸识别、环境监测等。
为了实现高精度、高可靠的数据融合，需要解决多个关键技术。
首先，多传感器数据的统一格式问题需要得到解决。
不同类型的传感器输出的数据格式不一样，其采集到的信息也有所不同，因此要将不同类型传感器的数据进行转换和标准化，以便于后续处理和融合。
这需要对传感器数据的格式和数据结构进行透彻的研究和分析，开发出一套通用的数据处理和转换方法。
其次，多传感器数据的时间同步问题也需要得到解决。
不同传感器的采集频率不同，时间戳也存在误差，若不进行时间同步，则数据融合存在困难。
因此需要对多传感器数据之间的时间关系进行精确计算，并采用同步方法进行校准，以保证数据融合的时间正确性。
第三，多传感器数据的空间融合问题也需要解决。
当多个传感器处于相同物理位置时，其采集到的数据存在误差和冲突，需要进行空间融合处理。
这需要考虑到不同传感器的空间位置、传感器间的关系等问题，并根据实际情况对数据进行合理的融合处理。
第四，多传感器数据的缺失值处理问题也需要解决。
在实际采集中，由于各种原因，可能会出现少数传感器的数据采集不到，或者采集到的数据存在缺失。
这时需要对缺失值进行处理，以保证数据融合的准确性。
采用插值法、滤波法等数学方法可以较好地解决这个问题。
最后，多传感器数据的融合算法问题也需要解决。
数据融合算法是指将多个传感器采集到的数据进行统一处理、计算和分析的方法。
由于不同传感器采集到的数据特点不同，所以需要选择合适的融合算法，如加权平均法、贝叶斯网络法等，以实现高精度的数据融合。
多传感器数据智能融合理论与应用 第1章 多传感器数据融合概述
类似LANDSAT的卫星使用可见光和红外传感器来提 供有关作物的种类，生长情况，病虫害及耕作情况等信息。 合成孔径雷达（SAR）甚至可以从宇宙飞船上穿过云层拍 摄到地球的图片。SAR提供的关于地球资源的其他信息可 以与其他传感器提供的信息进行融合。
多传感器数据智能融合
8
2 多传感器系统的应用及优势
一个能够支持自动目标识别（ART）的多传感器系 统里面的传感器包含了毫米波雷达，毫米波辐射计以及被 动式和主动式红外传感器等。
在这个传感器级数据融合结构中，每个传感器都具 有自己的处理算法，采用何种算法主要考虑如下因素：数 据所处的频段；传感器的类型（主动型或被动型）；空间 分辨率和扫描特性；目标和背景特性以及信号的极化信息 等。
■ 遗传算法（GA）：求最优的一种迭代算法，属于人工智能类。 ■ 确定基因优化的准则？交叉、变异、进化。 ■ 有用遗传算法，用于多传感器信息的融合。
多传感器数据智能融合
18
3 数据融合算法
■ 粒子群方法（PSO）：粒子群优化算法（Particle Swarm optimization, PSO）是一种进化计算（evolutionary computation）技术，由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年 提出[1]。该算法源于对鸟群捕食的行为研究，主要用于优化 计算，基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来 寻找最优解。PSO算法的优势在于简单容易实现并且没有许多 参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、 模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
多传感器信息融合
多传感器信息融合近年来，随着计算机技术、通讯技术的发展，特别是军事上的迫切要求，多传感器信息融合技术得到了迅速的发展。
信息融合作为一门跨学科的综合信息处理理论，涉及系统论、信息论、控制论、人工智能和计算机通信等众多的领域和科学，它被广泛应用于自动目标识别、战场监视、自动飞行器导航、机器人、遥感、医疗诊治、图像处理等领域。
信息融合技术首先应用于军事领域，包括航空目标的探测、识别和跟踪，以及战场监视、战术态势估计和威胁估计等；在地质科学领域上，信息融合应用于遥感技术，包括卫星图像和航空拍摄图像的研究；在机器人技术和智能航行器研究领域，信息融合主要被应用于机器人对周围环境的识别和自动导航；信息融合技术也被应用于医疗诊断以及一些复杂工业过程控制领域。
１多传感器信息融合的定义传感器获得的信息有３类：冗余信息、互补信息和协同信息。
冗余信息是由多个独立传感器提供的关于环境信息中同一特征的多个信息，也可以是某一传感器在一段时间内多次测量得到的信息。
在一个多传感器系统中，若每个传感器提供的环境特征是彼此独立的，即感知的是环境各个不同侧面的信息，则这些信息称为互补信息。
在一个多传感器系统中，若一个传感器信息的获得必须依赖另一个传感器的信息，或一个传感器必须与另一个传感器配合工作才能获得所需的信息时，则这两个传感器提供的信息称为协同信息。
多传感器信息融合，又称多传感器数据融合，指的是对不同知识源和多个传感器所获得的信息进行综合处理，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，利用信息互补，降低不确定性，以形成对系统环境相对完整一致的理解，从而提高智能系统决策和规划的科学性、反应的快速性和正确性，进而降低决策风险过程。
图１是多传感器信息融合的示意图，传感器之间的冗余信息增强了系统的可靠性，多传感器之间的互补信息扩展了单个传感器的性能。
一般而言，多传感器融合系统具有以下优点：一是提高系统的可靠性和鲁棒性，二是扩展时间上和空间上的观测范围，三是增强数据的可信任度，四是增强系统的分辨能力。
多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究
多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究一、本文概述随着科技的快速发展与智能化系统的广泛应用，多传感器目标跟踪已成为现代军事、交通监控、环境监测、无人机导航等多个领域的核心技术。
在这些复杂场景中，单一传感器由于视角受限、性能约束、环境干扰等因素往往难以实现对目标的精确、稳定、全面跟踪。
多传感器数据融合技术应运而生，旨在通过整合来自多种类型传感器的异质信息，提升目标跟踪的精度、鲁棒性和可靠性。
《多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究》一文，正是聚焦于这一关键课题，系统地探讨了多传感器数据融合在目标跟踪中的理论基础、技术挑战、最新进展以及未来发展方向。
本文首先回顾了多传感器目标跟踪的基本原理和数据融合的层次结构，包括传感器模型、观测模型、滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）以及数据融合的层次（数据级、特征级、决策级融合）。
在此基础上，详细阐述了各类传感器（如雷达、光学、红外、声纳等）的特性及其在目标跟踪中的优劣势，以及如何通过合理配置与协同工作来最大化多传感器系统的整体效能。
针对多传感器数据融合过程中的关键技术难点，文章深入剖析了以下几个方面：信息关联与配准：讨论了在多源数据中识别同一目标并进行时空对齐的有效方法，包括基于概率数据关联、几何特征匹配、深度学习关联算法等手段，确保不同传感器观测到的同一目标信息能够准确无误地融合在一起。
不确定性处理：分析了传感器噪声、测量误差、目标机动性及环境变化等因素带来的不确定性，并介绍了相应的建模方法（如高斯噪声模型、非线性滤波理论）以及不确定性传播与融合规则，以增强系统对不确定性的适应能力。
实时性与计算效率：探讨了在保证融合效果的同时，如何优化算法设计与硬件资源配置以满足实时跟踪的需求。
涉及的话题包括轻量级滤波算法、分布式数据融合架构、云计算与边缘计算的应用等。
自适应与智能优化：研究了基于场景理解、在线学习、深度强化学习等技术实现融合策略的动态调整与优化，使系统能根据环境变化和任务需求自动调整融合参数与算法选择，提升跟踪性能与鲁棒性。
多传感器信息融合及其运用
多传感器信息融合及其运用多传感器信息融合是指利用不同传感器获取的信息并结合，以提高信息的准确性、完整性和可靠性。
随着科技的不断发展，传感器技术已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分，而多传感器信息融合技术的运用也越来越广泛。
本文将介绍多传感器信息融合的原理、技术和应用，并探讨其在各个领域的重要性和发展前景。
一、多传感器信息融合的原理和技术多传感器信息融合的原理是将来自不同传感器的信息进行整合，以得到更完整、准确的信息。
在实际应用中，多传感器信息融合通常包括数据融合、特征融合和决策融合三个方面。
数据融合是指将来自不同传感器的原始数据进行整合和处理，以得到更准确和可靠的信息。
这包括数据的预处理、校正、修正、配准、对齐、筛选和融合等过程。
数据融合技术主要包括数学建模、统计分析、数据处理、信号处理和图像处理等方法。
特征融合是指在数据融合的基础上，通过提取和融合不同传感器获取的特征信息，以得到更全面和丰富的信息。
特征融合技术主要包括特征提取、特征匹配、特征提取、特征融合和特征选择等方法。
决策融合是指在特征融合的基础上，通过运用不同的决策算法和技术，对融合后的信息进行最终的判定和决策。
决策融合技术主要包括模式识别、机器学习、人工智能、专家系统和智能控制等方法。
多传感器信息融合技术在军事、航空航天、环境监测、智能交通、医疗健康、工业制造、物联网等领域具有广泛的应用价值和前景。
在军事领域，多传感器信息融合技术被广泛应用于军事侦察、目标识别、导航定位、火力打击等方面，能够提高情报作战和精确打击的能力，提高作战效能和战场生存能力。
在航空航天领域，多传感器信息融合技术被广泛应用于航空器导航、空中交通管理、航天器控制、星座导航、太空探测等方面，能够提高航行安全和导航精度，提高系统可靠性和性能指标。
在环境监测领域，多传感器信息融合技术被广泛应用于气象预测、地震预警、海洋观测、污染监测等方面，能够提高监测精度和覆盖范围，提高预警和应急响应能力。
航空航天系统多传感器数据融合技术研究
航空航天系统多传感器数据融合技术研究作为航空航天系统中的关键技术之一，多传感器数据融合技术在现代飞行器的设计、实时控制和智能决策中起到了重要作用。
利用多传感器数据融合技术，可以将来自不同传感器的数据进行集成、校正和解释，提高系统的性能、准确性和可靠性。
本文将介绍航空航天系统中多传感器数据融合技术的研究进展和应用案例，以及所面临的挑战和未来发展方向。
首先，我们需要了解什么是多传感器数据融合技术。
多传感器数据融合技术是指将来自不同传感器的数据进行集成，以获得更准确、全面和可靠的信息。
航空航天系统中常见的传感器包括雷达、光电传感器、惯性导航系统等。
这些传感器可以提供不同类型的数据，如位置、速度、距离、温度等。
多传感器数据融合技术通过集成和处理这些数据，提供更全面、准确的信息，帮助飞行器实现精确的导航、目标识别和环境感知等功能。
在航空航天系统中，多传感器数据融合技术的应用非常广泛。
首先，它可以提高导航系统的精度和可靠性。
传统的导航系统常常只依赖于单一传感器的数据，其精度和可靠性受到限制。
而多传感器数据融合技术可以结合多个传感器的信息，通过滤波、融合和校正等算法，提高导航系统的精度和可靠性，从而降低飞行器的导航误差。
其次，多传感器数据融合技术在目标识别和追踪中也起到重要作用。
航空航天系统需要准确地识别和追踪空中或地面上的目标。
传统的目标识别和追踪系统通常只依赖于单一传感器的数据，容易受到环境干扰和噪声的影响。
而多传感器数据融合技术可以结合多个传感器的信息，通过特征提取、分类和联合概率推理等算法，提高目标识别和追踪的准确性和鲁棒性。
此外，多传感器数据融合技术还可以改善飞行器的环境感知和障碍物避障能力。
在航空航天系统中，准确地感知和理解周围的环境是保证飞行安全的关键。
多传感器数据融合技术可以结合多个传感器的信息，生成更准确、全面的环境地图，并利用这些信息进行路径规划和障碍物避障。
通过多传感器数据融合技术，飞行器可以更好地应对复杂的环境和任务要求，提高飞行安全性和效率。
基于多传感器融合与数据融合的目标跟踪算法研究
基于多传感器融合与数据融合的目标跟踪算法研究目标跟踪算法是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它在物体识别、视频监控、自动驾驶等应用中具有广泛的应用前景。
多传感器融合与数据融合是目标跟踪算法中的两个关键问题，通过融合多传感器的信息和多源数据的信息，能够提高目标跟踪的精度和鲁棒性。
本文将深入研究基于多传感器融合与数据融合的目标跟踪算法，探讨其原理、方法和应用。
首先，我们来了解一下多传感器融合的概念和优势。
多传感器融合是指利用多个不同类型、不同特征的传感器收集的信息，将它们进行融合，从而得到更准确、更全面的目标跟踪结果。
传统的目标跟踪算法往往只使用单一传感器的数据，容易受到环境变化、噪声干扰等因素的影响。
而多传感器融合能够有效地提高目标跟踪的稳定性和鲁棒性，提高目标跟踪算法的性能。
多传感器融合的关键在于融合各个传感器的信息，可以使用各种数据融合技术。
常见的数据融合技术包括加权平均法、最大似然估计法、卡尔曼滤波法等。
加权平均法是一种简单直观的融合方法，它根据各个传感器的可靠性为其赋予不同的权重，并将各个传感器的输出进行加权平均。
最大似然估计法是一种利用概率模型进行数据融合的方法，根据各个传感器的输出情况来估计目标的状态。
卡尔曼滤波法是一种基于状态估计的数据融合方法，通过系统的状态模型和观测模型来预测和修正目标的状态。
这些方法在不同的场景和需求下具有不同的优势，可以根据具体的应用需求选择适合的数据融合技术。
除了多传感器融合，数据融合也是目标跟踪算法中关键的一环。
数据融合是指将来自不同源头、不同类型的数据进行融合，能够提供更全面、更准确的目标信息。
常见的数据融合包括图像融合、特征融合和时空融合等。
图像融合是指将来自不同传感器的图像进行融合，得到更清晰、更全面的目标图像。
特征融合是指将来自不同传感器的特征进行融合，提取出更丰富、更准确的目标特征。
时空融合是指将来自不同时间和空间的数据进行融合，获取更准确、更稳定的目标位置和运动信息。
多传感器信息融合技术研究
多传感器信息融合技术研究多传感器信息融合技术（Multi-sensor Information Fusion Technology）是一种通过整合多种传感器信息来获得更好结果的技术。
多传感器信息融合技术能够有效地解决单一传感器无法完成的任务，例如环境感知、目标检测和定位等。
本文将讨论多传感器信息融合技术的概念、应用、挑战和未来发展方向。
一、多传感器信息融合技术的概念多传感器信息融合技术是指通过整合多种类型的传感器信息，以及运用人工智能和机器学习算法等技术，将信息转换为更精确的数据和知识。
多传感器信息融合技术能够将多种数据源（如可见光、红外、声音、气体、温度等）的信息相结合，以获取丰富的信息和更完整的数据。
通过多传感器信息融合技术，可以提高传感器的工作效率和准确性。
二、多传感器信息融合技术的应用1.智能交通：多传感器信息融合技术已经在智能交通领域得到了广泛应用。
通过整合多种类型的传感器（如雷达、视频、红外、微波、光学等），交通系统可以实时监测交通流量、车辆速度和事故等情况，并实现智能化的交通管制。
2.工业生产：在工业生产中，多传感器信息融合技术可以帮助企业检测设备故障、监测生产过程和优化生产效率。
通过整合不同类型传感器的信息，可以更精确地实现设备状态监测和故障诊断。
3.智能家居：多传感器信息融合技术可以帮助智能家居系统实现个性化的家居控制。
例如，通过整合温度、湿度、光线等传感器的信息，系统可以自动地调整室内温度和照明等环境，提供更舒适和安全的家庭环境。
三、多传感器信息融合技术的挑战多传感器信息融合技术的应用还面临一些挑战。
首先，不同类型传感器所采集的信息不一定匹配，因此需要对传感器信息进行标准化处理。
其次，传感器之间可能存在互相影响的情况，例如传感器之间的干扰或协作。
最后，多传感器信息融合技术需要用复杂的算法实现数据的整合和分析，算法的复杂度和计算量也需要考虑。
四、多传感器信息融合技术的未来发展方向未来多传感器信息融合技术的发展趋势将更加注重智能化和自主化。
多传感器数据融合技术与卡尔曼滤波技术
多传感器数据融合技术与卡尔曼滤波技术在当今信息化社会中起着至关重要的作用。
多传感器数据融合技术是指将来自不同传感器的数据进行整合、处理和分析，以获得更加准确和全面的信息。
而卡尔曼滤波技术则是一种用于估计系统状态的数学方法，通过不断地更新状态估计值，以达到对系统状态进行精确估计的目的。
本文将对多传感器数据融合技术和卡尔曼滤波技术进行分析和探讨，旨在为读者对这两项技术有一个更全面的认识。
一、多传感器数据融合技术多传感器数据融合技术是指将来自不同传感器的信息进行整合和处理，以获得更加准确和全面的信息。
这项技术在军事、航空航天、自动驾驶等领域中具有重要应用价值。
多传感器数据融合技术的核心在于如何有效地整合来自不同传感器的信息，以获得比单一传感器更准确和全面的信息。
1.1 多传感器数据融合的优势多传感器数据融合技术相比单一传感器具有如下优势：1）增强系统的鲁棒性：多传感器数据融合可以降低单一传感器由于环境变化或故障引起的误差和不确定性，从而提高系统的鲁棒性和可靠性。
2）提高信息的准确性：通过整合来自不同传感器的信息，可以更加准确地判断目标的位置、速度、方向等重要参数。
3）增加系统的覆盖范围：多传感器数据融合可以通过合理地选择传感器的类型和布局，实现对更广阔区域的监测和观测。
1.2 多传感器数据融合的挑战虽然多传感器数据融合技术具有诸多优势，但也面临着一些挑战：1）传感器之间的协同与同步：不同传感器之间的数据格式、处理方法以及采样频率等往往是不一致的，如何进行协同和同步是一个重要问题。
2）数据融合算法的设计与优化：数据融合算法的设计对整个系统的性能至关重要，如何设计高效的数据融合算法是一个需要深入研究的问题。
3）系统的复杂度与成本：多传感器数据融合系统通常会带来更大的系统复杂度和成本，如何在满足性能要求的同时降低系统的复杂度和成本是一个需要解决的问题。
1.3 多传感器数据融合技术的发展趋势随着传感器技术的不断发展和成熟，多传感器数据融合技术也在不断地得到改进和完善。
机器人控制中的多传感器融合算法与实现
机器人控制中的多传感器融合算法与实现随着科技的不断发展，机器人逐渐成为人们生活和工作的重要助手。
机器人能够根据预设的任务和环境条件，自主地感知和决策，并执行相应动作。
为了实现机器人的自主行动能力，其中一个关键技术是多传感器融合算法与实现。
在机器人控制中，传感器是机器人获取环境信息的重要途径。
单一传感器的信息是有限的，可能会受到噪声、误差等因素的干扰。
多传感器融合算法通过将来自不同传感器的信息进行融合，可以提高机器人对环境的理解和感知能力，从而实现更准确的决策和动作。
传感器融合算法的核心目标是通过整合不同传感器的信息，准确地还原和描述环境的状态和特征。
常见的多传感器融合算法包括卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法等。
这些算法通过对传感器测量数据的加权和融合，可以有效抑制噪声和误差，提高环境状态的估计精度。
卡尔曼滤波算法是一种常用的传感器融合算法，适用于线性系统和高斯噪声的情况。
该算法通过将系统的状态方程和观测方程建立成线性关系，利用卡尔曼滤波器对状态进行递归估计和修正。
卡尔曼滤波算法的优势在于其高效的计算和较好的估计效果，因此被广泛应用于机器人导航、目标跟踪等领域。
粒子滤波算法是另一种经典的传感器融合算法，适用于非线性和非高斯噪声的系统。
该算法通过一组随机抽样粒子来近似目标状态的后验概率分布，并根据传感器的测量数据对粒子进行权重更新和重采样。
粒子滤波算法的优势在于其能够处理非线性系统和非高斯噪声的情况，因此被广泛应用于自主导航、目标跟踪和地图构建等任务。
扩展卡尔曼滤波算法是对卡尔曼滤波算法在非线性系统中的拓展，通过线性化处理和高斯近似来逼近系统的非线性特征。
该算法通过对系统的状态方程和观测方程进行一阶泰勒展开，将非线性系统转化为线性系统，利用卡尔曼滤波器进行状态的估计和修正。
扩展卡尔曼滤波算法的优势在于其能够处理一定程度上的非线性系统，但对于高度非线性的系统仍然存在一定的局限性。
在机器人控制中，多传感器融合算法的实现需要考虑多方面的因素。
《2024年多传感器数据融合问题的研究》范文
《多传感器数据融合问题的研究》篇一一、引言在现代化技术不断发展的背景下，多传感器数据融合已经成为一个热门且关键的研究领域。
通过多个传感器的数据采集、传输与处理，可以获取更加丰富和全面的信息，有效提升系统对复杂环境的感知能力和适应性。
然而，由于多传感器数据的复杂性、多样性和时序性等特点，多传感器数据融合也面临诸多挑战和问题。
本文将深入探讨多传感器数据融合的背景与意义、关键问题以及解决策略等。
二、多传感器数据融合的背景与意义多传感器数据融合是指通过多种传感器系统，获取不同来源的数据，并进行数据整合与处理，以获取更加准确、全面和可靠的信息。
该技术在机器人、无人驾驶、智能家居、军事等领域有着广泛的应用。
其意义在于提高系统的感知能力、适应能力和智能化水平，为各行业提供更高效、更便捷的解决方案。
三、多传感器数据融合的关键问题1. 数据冗余与冲突：由于不同传感器获取的数据可能存在冗余和冲突，如何进行数据筛选和去重成为一大问题。
2. 数据融合算法：针对不同类型的传感器数据，如何设计高效、准确的融合算法，以提取有用的信息。
3. 实时性问题：在处理多传感器数据时，如何保证数据的实时性，以适应快速变化的环境。
4. 传感器标定与同步：不同传感器之间可能存在误差和偏差，如何进行标定和同步以获得准确的融合结果。
四、解决策略与方案1. 数据预处理：通过数据清洗、滤波、去噪等技术，去除冗余和冲突的数据，为后续的数据融合奠定基础。
2. 融合算法研究：针对不同类型的传感器数据，设计相应的融合算法。
如基于统计的融合算法、基于人工智能的融合算法等。
3. 实时性保障：采用高性能的计算设备和算法优化技术，提高数据处理速度，保证数据的实时性。
4. 传感器标定与同步技术：通过建立统一的坐标系和时序系统，对不同传感器进行标定和同步，以消除误差和偏差。
五、研究现状与展望目前，多传感器数据融合技术已经取得了显著的成果，但仍面临诸多挑战。
国内外学者在算法设计、技术应用等方面进行了大量研究，但仍需进一步解决数据冗余、冲突、实时性和传感器标定等问题。
52-多传感器数据融合技术及其应用
多传感器数据融合技术及其应用摘要：多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。
近年来，多传感器数据融合技术已受到广泛关注，它的理论和方法已被应用到许多研究领域。
主要论述了多传感器数据融合的基本概念、工作原理、数据融合特点与结构、数据融合方法及其应用领域，并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。
关键词：多传感器；数据融合；融合方法；复杂工业控制0 引言多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。
多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。
近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。
多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。
这一技术广泛应用于C3I（command，control，communication and intelligence）系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。
实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。
1 基本概念及融合原理1．1 多传感器数据融合概念数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。
随着数据融合和计算机应用技术的发展，根据国内外研究成果，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。
基于神经网络的多传感器数据融合方法研究
基于神经网络的多传感器数据融合方法研究多传感器数据融合是一种将来自不同传感器的信息进行整合的技术，目的是提高数据的准确性和可靠性。
随着神经网络在各个领域的应用不断扩大，基于神经网络的多传感器数据融合方法在近年来得到了广泛的研究和应用。
本文将对基于神经网络的多传感器数据融合方法进行研究和探讨。
首先，我们需要明确什么是传感器数据融合。
传感器数据融合是指通过使用多个传感器同时采集的数据来生成更准确和可靠的信息。
多传感器数据融合方法旨在通过最大限度地利用不同传感器的互补性，消除传感器个体之间的噪声和缺陷，并最终实现融合结果的优化。
神经网络作为一种强大的非线性模型，其在多传感器数据融合中的应用已经得到了广泛的关注。
基于神经网络的多传感器数据融合方法主要包括三个关键步骤：传感器数据的预处理、特征提取和融合输出。
首先，传感器数据的预处理是实现多传感器数据融合的第一步。
在此步骤中，需要对不同传感器采集的数据进行归一化、滤波和去噪等处理，以确保传感器数据的一致性和可靠性。
例如，可以使用滑动窗口和均值滤波器对数据进行平滑处理，从而减少数据中的随机噪声。
接下来，特征提取是基于神经网络的多传感器数据融合方法的核心步骤。
在此步骤中，需要利用神经网络模型从传感器数据中提取有用的特征。
特征提取的目的是将原始的传感器数据转化为具有更高层次的描述性特征，以便神经网络可以更好地学习和理解数据之间的关系。
常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
最后，融合输出是基于神经网络的多传感器数据融合方法的最后一步。
在此步骤中，需要将经过特征提取的数据输入到神经网络模型中，通过神经网络的学习和优化过程，得到最终的融合结果。
融合输出可以是一组预测值、一个决策或一种分类结果，具体根据实际问题而定。
在实际应用中，基于神经网络的多传感器数据融合方法已经在许多领域取得了良好的效果。
例如，在智能交通系统中，通过使用车载摄像头、雷达和GPS等不同传感器采集的数据，可以实现对道路交通情况的准确监测和预测。
多传感器数据融合技术及应用
精品
精品
4、公共安全
• 毒品检测 气敏、红外、微波
• 火灾监测 烟雾传感器、二氧化碳传感器
• 多传感器系统中信息表现形式 多源性 信息数量的海量 异构信息关系的复杂性 实时性
• 信息处理的要求远远超出了人脑的综合处理能力
精品
• 军事需求：随着新型武器（精确制导、远程打击等）的
出现→战场范围扩大（五维空间）→必须应用多传感器系 统：微波、毫米波、电视、红外、激光、电子支援措施
（ESM），以及电子情报技术→提供观测数据→优化综合 →实现：
通信设备、调度人员 • 城市交通：摄像、航拍、地感线圈、微波、雷达、地磁传感器、
视频、FCD • 轨道交通
精品
精品
无人驾驶汽车
• 法国公司INRIA花费十年心血，于2009年5月研制出无人驾驶汽车 Cycab自动驾驶（GPS定位误差小于1米）
• 德国大众 • 中国自主车大赛
精品
国防科技大学自主研制的红旗 HQ3无人车
国作曲家莫里斯拉威尔的著名交响作品Bolero，完美展示了Nao完成稳定、
灵活并有节奏的动作的能力。这也是机器人史上第一次在艺术领域达到饱
含情感并与观众产生共鸣的高度。由类人机器人领域的世界顶尖公司
Aldebaran Robotics研发
精品
星球车
勇气号火星车 精品 好奇号火星车
2、工业过程监控
发展C4I系统，经费投资数亿美元 • 学术方面： 87年起，美三军每年召开一次数据融合学术会议 ，出版SPIE专集 • IEEE 94年首次举办智能系统多传感器融合与集成会议MFI94，MFI96，
多传感器信息融合技术概论
多传感器信息融合技术概述摘要：传感器信息融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。
单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段，而多传感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映环境的特征。
信息融合技术已经广泛应用于信息电子学、计算机科学、自动化等领域，下面从五个方面做概述。
关键词：多传感器；信息融合1 多传感器信息融合基本原理多传感器信息融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。
人类本能地具有将身体上的各种功能器官所探测到的信息（景物、声音、气味和触觉等）与先验知识进行综合的能力，以便对他周围的环境和正在发生的事件作出估计。
多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分地利用多个传感器资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。
信息融合的目标是基于各传感器分离观测信息，通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。
它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势，来提高整个传感器系统的有效性。
2 多传感器信息融合的几种方法2.1 卡尔曼滤波（KF）该方法用测量模型的统计特性，递推决定统计意义下最优融合数据合计。
如果系统具有线性动力学模型，且系统噪声和传感器噪声可用高斯分布的白噪声模型来表示，则KF 为融合数据提供惟一的统计意义下的最优估计，它的递推特性使系统数据处理不需大量的存储和计算。
KF分为分散卡尔曼滤波（DKF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）。
DKF可实现多传感器数据融合完全分散化，其优点是，单个传感器节点失效不会导致整个系统失效。
而EKF 的优点是，可有效克服数据处理不稳定性或系统模型线性程度的误差对融合过程产生的影响。
2.2 人工神经网络法这种方法通过模仿人脑的结构和工作原理，设计和建立相应的机器和模型并完成一定的智能任务。
神经网络根据当前系统所接收到的样本的相似性，确定分类标准。
多传感器多目标航迹关联与融合算法研究
航迹融合算法是将多个传感器获取的 目标运动轨迹数据进行融合，从而得 到更加准确的目标运动状态估计。
航迹融合算法的输入包括多个传感器 获取的目标运动轨迹数据以及一些先 验信息，如目标的速度、加速度、运 动方向等。
航迹融合算法的主要 步骤
航迹融合算法的主要步骤包括数据预 处理、特征提取、状态估计和结果输 出。其中，数据预处理是对原始数据 进行滤波、去噪等操作，特征提取是 提取目标运动轨迹的特征，状态估计 是根据一定的准则对目标运动状态进 行估计，结果输出是输出融合后的目 标运动状态。
03
算法改进与优化
基于聚类的航迹关联算法改进
要点一
总结词
要点二
详细描述
提高准确性、降低漏检率
基于聚类的航迹关联算法在多传感器多目标环境下，存 在航迹交叉、遮挡等问题，导致准确性下降、漏检率上 升。针对这些问题，提出了一种改进的聚类算法，将空 间位置和速度作为主要考虑因素，同时引入时间窗口限 制，以减少计算量和提高准确性。实验结果表明，该算 法能够更准确地进行航迹关联，降低了漏检率，提高了 算法性能。
军事领域
多传感器多目标航迹关联与融合算法在军事领域具有广泛的应用前景，如雷 达网、红外预警系统等。该研究可以为军事应用提供更有效、更可靠的航迹 关联与融合方法。
民用领域
该算法也可以应用于民用领域，如智能交通系统、无人机编队、目标跟踪等 。通过与其他先进技术的结合，可以进一步提高民用领域的智能化水平。
传感器数据可能存在误差、噪声和缺失等问题，对算法的性能产生一定影响。未来可以研究更有效的数据预处理方法，提 高传感器数据的准确性和可靠性。
动态环境适应性
该研究主要关注静态环境下的多传感器多目标航迹关联与融合问题。在动态环境下，目标的运动轨迹和速度会发生变化， 需要研究更适应动态环境的方法。
多传感器数据融合技术在目标追踪中的应用研究
多传感器数据融合技术在目标追踪中的应用研究摘要：目标追踪是信息处理领域的重要研究方向，而多传感器数据融合技术可以提供更准确、可靠的目标追踪结果。
本文针对多传感器数据融合技术在目标追踪中的应用进行了研究，首先介绍了多传感器数据融合技术的基本原理和分类方法，然后探讨了多传感器数据融合技术在目标追踪中的应用场景和优势，并详细介绍了常见的多传感器数据融合算法和技术，最后对多传感器数据融合技术在目标追踪中的未来发展进行了展望。
1. 引言目标追踪是从一系列连续观测数据中估计目标的状态变化和轨迹的过程。
在实际应用中，单一传感器往往无法提供足够准确的目标追踪结果，因此需要结合多个传感器的数据来完成目标追踪任务。
多传感器数据融合技术通过将来自不同传感器的信息进行合理整合和处理，可以提高目标追踪的准确性和鲁棒性。
2. 多传感器数据融合技术的基本原理和分类方法多传感器数据融合技术的基本原理是从不同的传感器中获取到的数据进行整合，并产生更准确的目标追踪结果。
根据数据整合的方式和方法不同，可以将多传感器数据融合技术分为基于特征级、决策级和信息级的三种主要方法。
2.1 基于特征级的数据融合方法基于特征级的数据融合方法是将从不同传感器中提取到的特征进行融合，通过比较不同传感器提取到的特征值，识别出目标并估计其状态变化。
这种方法能够减少数据冗余并提高目标追踪的效果，但对传感器的特征提取算法要求较高。
2.2 基于决策级的数据融合方法基于决策级的数据融合方法是将从不同传感器获取到的决策信息进行整合，通过比较不同传感器的决策结果，选择最符合实际情况的决策结果进行目标追踪。
这种方法相对简单，并且可以利用每个传感器的独特信息，提供更准确的目标追踪结果。
2.3 基于信息级的数据融合方法基于信息级的数据融合方法是将从不同传感器中获取到的原始数据进行融合，通过对原始数据的处理和整合，获得更准确的目标追踪结果。
这种方法需要对不同传感器的数据进行预处理和配准，然后通过建立合适的数学模型进行信息融合。
多传感器信息融合技术ppt课件
19.2 传感器信息融合的一般方法
❖ Bayes统计理论认为，人们在检验前后对某事件的发 生情况的估计是不同，而且一次检验结果不同对人们的 最终估计的影响是不同的。
❖ 先验知识：
P(A1) 、 P(A2) 、…、 P(An) 表示事件A1，A2，…，An
发生的概率，这是试验前的知识称为“先验知识”。
4）融合计算：涉及到以下问题，对多传感器的相关
观测结果进行验证、分析、补充、取舍、修改和状
态跟踪估计；对新发现的不相关观测结果进行分析
和综合；生成综合态势，并实时地根据对传感器观
测结果通过数据融合计算，对综合态势进行修改；
态势决策分析。
10
19.2 传感器信息融合的一般方法
19.2.1 数据融合处理的一般过程
21
19.2 传感器信息融合的一般方法
Bayes统计理论
• 在考虑可靠度情况下传感器测量需要解决的一个关键问题： 真值和测量值。
• 考察一个随机试验，在该试验中n个互不相容的事件A1，A2， …，An必然会发生一个，且只能发生一个，用P（Ai）表示Ai
发生的概率，则有：
n
PAi 1
i 1
❖ 设利用一传感器对A事件的发生进行检测，检测结果为B ，则Ai为真值，B为测量值。
图19-1 多传感器信息融合的结构形式
7
19.1 传感器信息融合分类和结构
传感器1输入 传感器2输入…传感器3输入 并行融合时，各个传感器 直接将各自的输出信息传
传感器
传感器
传感器
输到传感器融合中心，传
1
2
3
感器之间没有影响，融合
信息融合中心
中心对各信息按适当的方
法综合处理后，输出最终
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
合 分坐标 滤波
引 言 在未来军事作战准备中 , 巡
航导弹与反巡航导弹之间的斗争 必将更加激烈复杂 , 传感器易受 各种干扰或者隐身 目标的影响 , 三维测量传感器信息可能变成二 维信息 , 二维测量传感器信息可 能变成一维信息 , 一维测量传感 器信息可能丧失 , 这些信息很难 被充分利用去跟踪和定位巡航导 弹 。若采用先进的数据关联和跟 踪技术 , 进行数据融合 , 充分利 用多传感器的信息 , 将对巡航导 弹目标进行精确定位和跟踪有很 大的好处 , 对提高打赢能力具有 重要的价值 。
本文 2009-03-27收到 , 作者分别系空军工程大学导弹学院硕士 、 硕士 、 博士生导师
· 50·
飞航导弹 2009年第 10期
控制与制导
合的研究费用达一 亿美元之多 。 凭借其强大的 经济 、 技术 实力 , 美国在数据融合领域已经走在了 前列 。但是分坐标目标信息处理 的思想还没有 , 这在未来的信息 化战争中 , 电子干扰或者隐身目 标对信息的获取有 重大的影响 , 通过分坐标目标信息的滤波和处 理 , 可以很好地掌握巡航导弹或 弹道导弹目标 , 对提高打赢能力 具有重大价值 。
2 多传感器数据融合的关键技 术 2.1 目标数据关联技术
数据关联是建立单一的传感 器测量与以前其它测量数据的关 系 , 以确定它们是否有一个公共 源的处理过程 。多源数据关联问 题是多传感器数据融合的关键技 术之一 , 没有数据关联 , 就谈不 上对目标的跟踪和识别 。多传感 器数据关联是多传感器数据处理 的关键技术之一 , 它通常分为以 下几种方式 :
迹进一步信息融合 , 实现对目标 信息的完整跟踪 。这种新处理方 法能很好地解决多传感器组网的 理论与实际问题 。
4 结束语 由于传 感 器自 身特 性 的限
制 , 或在受到干扰的情况下 , 获 得的巡航导弹目标信息有不完全 的情况 , 为了充分利用所获得的 不全的目标信息 , 可采用多传感 器数据融合技术 , 以实现对目标 的精确定位和跟踪 。对目标信息 进行分 坐标处理 的思路 [ 4-6] , 可 以巧妙避开系统的坐标转换 , 提 高定位和跟踪的精度 。
有研究人员提出了分坐标目 标信息处理的思路 , 即利用传感 器测量巡航导弹目标的方位角 、 仰角 、 距离等信息 , 实现目标的 纯方位角 、 纯仰角 、 纯距离等信 息的滤波 、 平滑处理 , 按坐标实 现对目标的分别跟踪 , 实现分坐 标航迹 , 若信息完整时 , 即实现 对目标信息的融合与跟踪 。组网 可利用各传感器处理的分坐标航
20 世 纪 70 年 代 中 期 , Matheron系统地建立了随机集理 论 。自 80年代以来 , 随机集理论 作为专家系统理论 , 其中心地位 已经愈加明显 。有限集统计理论 的基本思想于 1993年和 1994年 被系统地整理出来 , 因为它在单 一的概率范例基础上 , 提供了一 个统一的 、相对简单而熟悉的统 计微积分工具 , 用于处理描述的 所有 “贝 叶斯 冰山 ”问题 。跨入 21世纪 , 以 GordonN, DoucetA, GodsillJ, MaskellS等 为代表的 科学家在粒 子滤波 (ParticleFiltering, PF)方面的研究成果给多 目标跟踪技术的发展带来了新的 活力 , 成为最近几年的一个重要 研究方向 。粒子滤波方法是基于 贝叶 斯原 理的 序 贯 MonteCarlo 模拟方法 , 其核心是利用一些随 机样本 (粒子 )来 表示系 统随机 变量的后验概率密度 , 它能得到 基于物 理模 型的近 似最优 数值
· 51·
控制与制导
模型的均值与方差自适应滤波算 法 , 该算法通过实时估计目标加 速度均值来自适应跟踪目标 , 其 缺点是在跟踪非机动目标时 , 算 法的收敛性不 好 、 跟踪精 度低 。 而基于卡尔曼滤波的交互多模型 算法可结合这两种 算法的优点 , 达到全面自适应的目的 。比较先 进的目标跟踪算法还有很多 , 例 如标准 概率数 据关 联算 法 、 JPDA算法 、 MHT算 法等 。多目标 贝叶斯非线性滤波概念是一个相 对新颖的概念 。它同样也有一套 对于单目标 、 多目标跟踪的滤波 算法 。
DO I :10.16338/j .issn.1009 -1319.2009.10.015
控制与制导
多传感器目标数据融合及关键技术
黄 赫 李宝泽 曹泽阳
摘 要 介 绍 了多 传感 器 数据
融合的研究现 状和发 展趋 势 , 并介绍 了一些先进的目标信 息数据 关联和目 标跟踪技术 , 在定 位和跟 踪巡 航导弹 方面具有一定 的意义 。最 后针 对存在 的难点和问题 , 提 出了分 坐标 目标信 息处理的方法 。
联 、 “全邻 ”最优滤波 、 航迹分裂 和多假设跟踪 (MultipleHypothesisTracking, MHT)、多帧分配等 数据关联方法 , 这些方法的研究 丰富和发展了多目标跟踪中的数 据关联理论 。 2.2 目标跟踪技术
目标跟踪在军事领域占据着 重要地位 , 只有可靠精确地跟踪 才能有效对目标实施打击 。为了 对目标进行精确跟踪 , 必须获得 更多的目标信息 , 不同传感器对 于跟踪对象的不同特征能够提供 更精确的数据 。目前 , 多传感器 多目标跟踪已成为该领域研究的 热点技术 。
1 目 标 数 据 融 合 的 研 究 现 状 及 发展趋势
近 20 年来 , 随着 科学技 术 的发展 , 种类更多 、 性能更优的 各类传感器不断产生 , 各种面向 复杂应用背景的多传感器系统也 大量涌现 。
自 20世纪 70年代开始 , 多 传 感 器 数 据 融 合 (Multi-Sensor DataFusion, MSDF)技 术逐渐受 到各国尤其是各国军方的重视 。 以美国为代表 , 在军方 、 大公司 和 院校 相继成 立了专 门的实 验 室 , 研究和测试数据融合理论和 算法 、 数据融合系统建立及融合 算法评估 。 1986年美国国防部成 立数据融合工作组联合指导实验 室 (TheJointDirectorsofLaboratories Data Fusion Working Group), 其最终研究成果为 JDL 模型的建立 , 该模型得到了广泛 的认同 [ 1] 。 1988年 , 美国国防部 将数据融合列为 20世纪 90年代 重点研发的 20项关键技术之一 。 在海湾战争结束后 , 美国国防部 从实际战争中体会到了数据融合
1971 年 Singer等 提 出最 近 邻 数 据 关 联 (NearestNeighbor Data Associat 这种方法仅利用统计意义 上与被跟踪目标预测状态最近的
观测值作为候选观测值来更新航 迹信 息 。 1972 年 Bar-Shalom提 出利用位于跟踪门内的所有观测 值 , 以获得可能的后验概率信 息 , 用于数据关联 , 并在此基础 上提出概率数据关联滤波 (Probabilistic Data Association Filtering, PDAF)算 法 。概率 数据 关 联 (PDA)方 法可以 有效 应对 虚 警率增大 , 对跟踪低可观测性 (即低检测概 率 )机动 目标也 是 适合的 。已经证明 , 在杂波环境 下跟踪单目标时 , 采用标准概率 数据关联和它的许多改进方法是 非常有效的 。概率数据关联算法 实时计算每个有效量测目标的概 率 , 在跟踪滤波器即概率数据关 联滤波器 (PDAF)中用这个概率 (贝叶斯的 )信 息来说 明量测 源 的不确定性 。
自适应滤波与预测方法能抑 制滤波发散 , 第一种代表性的算 法 有 Bar-Shalom和 Birmiwal于 1982 年 提 出 的 称 为 变 维 滤 波 (Variable Dimension Filtering, VDF)的机 动 检测 自适 应算 法 , 其核心思想是通过机动检测来改 变所运用目标模型达到对机动目 标不同运动状态的估计 , 这种算 法的缺点是机动发生和机动检测 之间不可避免地存在时间延时 ; 第二种代表性的算法是周宏仁于 1983年提出的基于 “当前 ”统计
技术的巨大潜力 , 更加重视信息 自动综合处理技术的研究 , 并将 通信局改为信息局 , 在 C3 I中增 加计算机 , 建立以数据融合中心 为核心 的 C4 I系统 。 1995— 1998 财年美国国防部启动的 46项先 期概 念技 术演示 验证项 目之一 (战 场 了 解 和 数 据 分 发 系 统 , BADD), 通过对来自一组类型各 异的传感器数据的融合处理 , 旨 在增强指挥官对战场态势感知的 能力 。此外 , 在 1998年美国国防 部公布 的 《 2010 年联 合 作 战设 想 》中 , 对作战能力要素 “有效使 用兵力 ”和 “任务 规划 ”的 阐述 中 , 都明 确要求 :“借助 一体化 辅助决策提供实时融合的作战空 间态势 , 为快速搜索和捕获目 标 、作战协同和目标选择 、 目标 移交 和交 战的信 息处理 提供支 持 ”、 “协同态势评估 ” 、 “作战空 间的统一理解 和表达 ”[ 2] 。以美 国为代表的西方各国看到了数据 融合技术在军事上的重要效用和 非凡前景 , 投 入巨资开 展研究 。 资料显示 , 美国每年用于数据融
解 , 而不是对近似模型进行最优 滤波, 最适合于强非线性、 非 Gauss噪声系统模型的滤 波 。不 少学者把粒子滤波分别同 EKF、 UKF算法相结合 , 并将其应用到 多目标跟踪中 , 取得了不少的成 果。
3 目 前 数 据 融 合 研 究 的 难 点 和 存在的问题
在数 据融 合的 第 一级 处 理 中 , 多传感器目标跟踪主要采用 序贯估计技术 , 例如卡尔曼滤 波 。这个领域的难点包括 :密集 目标环境 , 快速机动目标跟踪或 复杂的信号传播环境 。第二级和 第三级主要难点在于需要建立一 种包括推理规则 、 框架在内的数 据库 。第四级处理过程用于评估 和改善数据融合过程的性能和操 作 , 使用的方法有些还不够成 熟 。数据融合研究领域必须坚持 高标准的算法开发、 测试和评 估 , 创建标准测试案例库 , 系统 地研发能满足实际应用需要的融 合技术 。与数据融合有关的许多 挑战和机遇决定了它是一个应用 广泛和活跃的研究领域 。