数据融合多目标跟踪方法研究

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系统深入地研究了数据融合中的多目标跟踪问题。首先对数据融合这一门新兴的信息处理学科的理论基础、实现技术、研究现状和意义进行了综述,其次研究讨论了数据融合目标跟踪中的坐标系选择、目标模型的建立、跟踪波门的形成、跟踪起始和终结及航迹维持中的数据关联等关键问题,对各种单目标和多目标跟踪的理论方法进行了系统详细的比较,指出了各自的优点和存在的问题,在此基础上提出了一种新的计算量适中、关联精度较高的多传感器多目标跟踪的航迹关联算法(MSFAFDA)。最后讨论了神经网络技术在目标跟踪中的应用,为了提高跟踪系统的智能化和自动化而提出一种新的多传感器神经网络数据融合多目标跟踪的数据关联算法(NMSFAFDA),并进行了简化得到SNMSFAFDA算法。蒙特卡洛仿真研究结果表明,这三种算法均达到了理论研究表明的满足实时跟踪的效果。
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