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在多傳感器目標(biāo)跟蹤問題中，利用信息融合技術(shù)可以有效的提高跟蹤精度。但高精度的融合估計(jì)通常對(duì)計(jì)算、通信資源要求較高，而資源要求較低的融合方法其解通常又是次優(yōu)的。自適應(yīng)航跡融合算法的計(jì)算過程可以根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)的特性和需求，依據(jù)融合決策樹自適應(yīng)地選定航跡融合算法。仿真結(jié)果表明自適應(yīng)算法具有接近加權(quán)協(xié)方差算法的精度，而計(jì)算量則減少一半左右。
關(guān)鍵詞： 多傳感器；航跡融合；目標(biāo)跟蹤；計(jì)算機(jī)仿真
隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,無論是軍事還是民用領(lǐng)域中的信息處理系統(tǒng),都不再滿
足于單一傳感器提供的信息，而迫切的需要多個(gè)傳感器提供的多重信息。為此,從20世紀(jì)70年代起，一個(gè)新興的學(xué)科——多傳感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion) 迅速
地發(fā)展起來，并廣泛地應(yīng)用于機(jī)器人視覺、交通管制、醫(yī)學(xué)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域[1,2]。
在用于目標(biāo)跟蹤的分布式多傳感器信息融合結(jié)構(gòu)中，每個(gè)局部傳感器都基于自己的探測(cè)
獨(dú)立地完成對(duì)多目標(biāo)的跟蹤，也就是形成局部航跡。然后將這些局部航跡送到融合中心, 再經(jīng)融合中心處理并獲得全局決策，也就是全局航跡。本文主要研究了簡(jiǎn)單航跡融合(SF)算法[3]、加權(quán)協(xié)方差航跡融合(WCF)算法[4,5]，以及自適應(yīng)航跡融合算法[6]的具體實(shí)現(xiàn)過程，并在設(shè)定的場(chǎng)景下進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真。
關(guān)鍵詞： 多傳感器；航跡融合；目標(biāo)跟蹤；計(jì)算機(jī)仿真
隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,無論是軍事還是民用領(lǐng)域中的信息處理系統(tǒng),都不再滿
足于單一傳感器提供的信息，而迫切的需要多個(gè)傳感器提供的多重信息。為此,從20世紀(jì)70年代起，一個(gè)新興的學(xué)科——多傳感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion) 迅速
地發(fā)展起來，并廣泛地應(yīng)用于機(jī)器人視覺、交通管制、醫(yī)學(xué)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域[1,2]。
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獨(dú)立地完成對(duì)多目標(biāo)的跟蹤，也就是形成局部航跡。然后將這些局部航跡送到融合中心, 再經(jīng)融合中心處理并獲得全局決策，也就是全局航跡。本文主要研究了簡(jiǎn)單航跡融合(SF)算法[3]、加權(quán)協(xié)方差航跡融合(WCF)算法[4,5]，以及自適應(yīng)航跡融合算法[6]的具體實(shí)現(xiàn)過程，并在設(shè)定的場(chǎng)景下進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真。
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