《不同维状态的多传感器MAP航迹融合方法》PDF+DOC

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2. 《不同维状态的多传感器航迹融合》PDF+DOC 在多传感器环境下 ，多个传感器在同一区域观测目标 ，各传感器可能采用不同的目标模型处理各自的测量数据 ，形成各自的目标航迹送到融合中心。当多个传感器观测到同一目标时 ，融合中心则需要对源于同一目标的传感器航迹进行融合处理。通过建立状态之间的映射 ，提出了不同跟踪模型下的输出目标估计状态之间的融合算法......
3. 《多传感器异步航迹融合算法与仿真》PDF+DOC 针对分布式多传感器数据融合系统，提出了一种多传感器异步航迹融合算法。由于不同传感器的采样时间各不相同，融合算法首先利用最小二乘法将局部航迹统一到融合中心的融合时间点，然后利用多传感器自适应航迹融合算法，将局部航迹进行融合，得到系统航迹。仿真结果表明该算法能够较好的解决异步航迹的融合问题，以较小的计算......
4. 《基于最小二乘的异步航迹关联算法与仿真》PDF+DOC 针对多传感器目标跟踪问题，研究了一种多传感器异步航迹融合算法。由于不同传感器的采样时间各不相同，关联算法首先利用最小二乘法将局部航迹同步化，然后利用加权关联算法将局部航迹进行关联.仿真结果表明该算法能够较好地解决异步航迹的关联问题，在跟踪四个交叉目标的情况下，关联正确率接近90%。...
5. 《多传感器异步关联航迹的融合》PDF+DOC 异步航迹融合是多传感器多目标跟踪系统的一个重要问题。由于多传感器的采样速率和通信延迟不同，因此为了提高跟踪精度和准确性，融合中心必须进行异步目标航迹融合。在分布式模式下，基于各传感器在Kalman滤波器输出本地目标航迹的基础上，提出了一种融合误差均方差矩阵的迹最小意义下的异步目标航迹融合算法。给出了......
6. 《多传感器概率数据互联融合方法的分析和改进》PDF+DOC 以概率互联为核心 ，对多传感器数据融合的并行算法和串行算法问题进行了概括和分析 ，推导出了适合于计算机编程时使用的算法形式 ，并结合计算机仿真的过程和分析结果 ，对并行算法和串行算法提出了新的看法和观点 ，同时针对其不足 ，给出了一种改进方案。该方案经程序调试和验证后 ，获得了良好的运行效果。仿真表......
7. 《基于异质传感器航迹融合算法的稳定性分析》PDF+DOC 给出了基于异质传感器的动态状态矢量融合算法 ，针对两个采用二维理想线性卡耳曼滤波器的异质传感器 ，对融合的互协方差矩阵的稳定性进行了分析 ，揭示了数据融合的本质...
8. 《基于局部估计误差相关的多传感器异步航迹融合》PDF+DOC 由于不同传感器采样率不同、工作起始点可能不同、通信延迟和本身固有延迟等原因，使得研究多传感器异步融合比同步数据融合更贴近实际需求，且通常情况下，各传感器局部估计误差是相关的，利用融合中心状态融合误差协方差阵迹最小准则，提出了一种局部估计误差相关的多传感器异步航迹融合算法，并从理论上进行了推导，最后通......
9. 《多传感器航迹关联算法研究》PDF+DOC 航迹关联是多传感器目标跟踪系统进行航迹融合的基础，是对目标进行连续跟踪的关键技术之一。在介绍基于概率统计的传统航迹关联算法的基础上，阐述了一种基于小波变换和多分辨率分析的序贯航迹关联新算法，通过Matlab仿真说明该新算法在性能上较传统方法有较大改善。...
10. 《基于小波神经网络的多传感器自适应融合算法》PDF+DOC 针对多传感器融合系统的非线性和不确定性，将小波分析与神经网络相结合，提出一种基于小波神经网络的多传感器自适应融合算法.融合系统包括扩展卡尔曼滤波器、小波神经网络、融合知识库以及航迹融合算法.该算法以分布式融合结构为基础，利用环境信息理论和测量方差归一化方法构建小波神经网络，并且通过数值样本训练小波神......