多傳感器目標跟蹤算法研究.pdf

1、數據融合技術作為一門新興的學科，在軍事和民用領域中有著廣泛的應用前景，而多傳感器目標跟蹤是數據融合技術在目標跟蹤領域中的重要應用之一。多傳感器目標跟蹤技術是將多個傳感器獲得的信息有效的結合，去除冗余信息，提高對目標運動狀態(tài)估計的精度，其跟蹤性能優(yōu)于任何一個單傳感器。
　　 本文系統深入地研究了多傳感器數據融合中的單目標跟蹤問題。首先對數據融合的理論基礎、實現技術、研究現狀和意義進行了綜述，并概述了多傳感器數據融合的濾波算法，采用

2、卡爾曼濾波對兩傳感器得到的數據進行融合。仿真結果表明：使用兩個傳感器融合跟蹤的性能要優(yōu)于單傳感器。
　　 其次研究討論了目標跟蹤當中的目標運動模型的建立和各種濾波方法等關鍵問題。本文對比研究了一些常用的濾波算法，包括卡爾曼(Kalman)濾波，擴展Kalman濾波(EKF：Extend Kalman Filter)，粒子濾波及其改進濾波算法，并對這些算法存在的一些問題，結合數據融合技術，提出一種基于交互式多模型(IMM：Inte