多傳感器信息融合理論及其在機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的需要，傳統(tǒng)的信息處理方法已經(jīng)不能滿足對(duì)于信息處理精確度和信息收集工作可靠性的要求。為適應(yīng)這一需求，人們對(duì)信息處理方法做了許多有益的探索和改進(jìn)，極大地促進(jìn)了信息處理理論的發(fā)展。上世紀(jì)七十年代以來，伴隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展，信息融合學(xué)科迅速發(fā)展起來的，并在近年來得到了人們的廣泛關(guān)注。 多傳感器信息融合是指對(duì)來自多個(gè)傳感器關(guān)于目標(biāo)的量測(cè)信息進(jìn)行多級(jí)別、多方面、多層次的處理，有效利用多傳感器資

2、源從而最大限度地獲取被探測(cè)目標(biāo)的信息量的信息融合方法。針對(duì)目前信息融合理論研究的現(xiàn)狀，本文重點(diǎn)研究了系統(tǒng)狀態(tài)方程存在建模偏差和機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的多傳感器信息融合問題。當(dāng)目標(biāo)系統(tǒng)方程建模存在偏差時(shí)，兩階段卡爾曼濾波可以給出比傳統(tǒng)的解決方法擴(kuò)展卡爾曼濾波更優(yōu)良的算法。為此，在單傳感器兩階段Kalman濾波和多級(jí)式多傳感器信息融合算法的基礎(chǔ)上提出了基于兩階段Kalman濾波的多傳感器信息融合算法；在單傳感器帶輸入估計(jì)變維濾波和多級(jí)式多傳感器信息融