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分布式多传感器航迹融合算法与仿真分析
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2009-08-28
张勇
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在多传感器目标跟踪问题中，利用信息融合技术可以有效的提高跟踪精度。但高精度的融合估计通常对计算、通信资源要求较高，而资源要求较低的融合方法其解通常又是次优的。自适应航迹融合算法的计算过程可以根据当前系统的特性和需求，依据融合决策树自适应地选定航迹融合算法。仿真结果表明自适应算法具有接近加权协方差算法的精度，而计算量则减少一半左右。
关键词： 多传感器；航迹融合；目标跟踪；计算机仿真
随着现代科学技术的飞速发展,无论是军事还是民用领域中的信息处理系统,都不再满
足于单一传感器提供的信息，而迫切的需要多个传感器提供的多重信息。为此,从20世纪70年代起，一个新兴的学科——多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion) 迅速
地发展起来，并广泛地应用于机器人视觉、交通管制、医学监测等领域[1,2]。
在用于目标跟踪的分布式多传感器信息融合结构中，每个局部传感器都基于自己的探测
独立地完成对多目标的跟踪，也就是形成局部航迹。然后将这些局部航迹送到融合中心, 再经融合中心处理并获得全局决策，也就是全局航迹。本文主要研究了简单航迹融合(SF)算法[3]、加权协方差航迹融合(WCF)算法[4,5]，以及自适应航迹融合算法[6]的具体实现过程，并在设定的场景下进行了计算机仿真。
关键词： 多传感器；航迹融合；目标跟踪；计算机仿真
随着现代科学技术的飞速发展,无论是军事还是民用领域中的信息处理系统,都不再满
足于单一传感器提供的信息，而迫切的需要多个传感器提供的多重信息。为此,从20世纪70年代起，一个新兴的学科——多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion) 迅速
地发展起来，并广泛地应用于机器人视觉、交通管制、医学监测等领域[1,2]。
在用于目标跟踪的分布式多传感器信息融合结构中，每个局部传感器都基于自己的探测
独立地完成对多目标的跟踪，也就是形成局部航迹。然后将这些局部航迹送到融合中心, 再经融合中心处理并获得全局决策，也就是全局航迹。本文主要研究了简单航迹融合(SF)算法[3]、加权协方差航迹融合(WCF)算法[4,5]，以及自适应航迹融合算法[6]的具体实现过程，并在设定的场景下进行了计算机仿真。
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