目标跟踪系统中多传感器数据融合算法研究 (1)

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1、电子科技大学硕士学位论文目标跟踪系统中多传感器数据融合算法研究姓名：王秀申请学位级别：硕士专业：光学指导教师：荣健20080401摘要科学技术的迅猛发展以及军事和非军事领域技术复杂度的不断增长，迫切要求人们利用新的技术手段对过多的信息进行消化、解释和评估。由此，人们越来越意识到数据融合的重要性。目标跟踪在军事以及非军事上都存在广泛的应用，而传感器己成为目标跟踪系统的必要组成部分，为了更好的提高系统的跟踪性能，有必要对多传感器数据融合算法进行深入的研究。本文首先总结了机动目标跟踪数据融合算法的发展历史、研究现状以及未来的发展方向。随后介绍了跟踪融合系统中的一些基础算法和常用

2、的融合算法，并在此基础上用Matlab构建了融合算法性能评估系统。在跟踪系统中，测量系统的噪声可能会随周围环境的改变而发生变化，同时目标的加速度也可能会在短时间内不断变化，目前提出的很多算法能够较好的解决其中任意一种，但当两者都可能在跟踪过程中发生时，还没有一种较好的算法能够有效的处理：为了解决这一问题，作者通过结合不同算法和模型到同一个融合系统中，在论文尝试性的提出了一种新的融合算法，此算法结合神经网络和模糊逻辑，进行优势互补。为了验证这种新算法的性能，论文使用算法性能评估系统给出了测试结果，从结果来看，算法较好的解决了上述问题，但同时也存在一定的局限性。关键词：数据融

3、合，神经网络，模糊逻辑，卡尔曼滤波，加权数据融合ABSl限A(了一———_———————————————————————————————————————————————————_—-———一ABSTRA(了rFastdevelopmentofscienceandtechnologywithconstantlyincreasingcomplexityoftechnologyinbothmilitaryandunmilitaryfielddrivesresearcherstousenewtechnologiestoassimilate，explainandevaluateex

4、cessiveinformation．Inthatcase,peoplegraduallyrealizetheimportanceofdatafusion．Targettrackinghasbroadapplicationinbothmilitaryandunmilitaryarea,whilesensorhasbecomeanessentialpartoftargettrackingsystem．Inordertoimprovetheperformanceoftargettracking,itisnecessarytOmakefurtherresearchintheal

5、gorithmofmultisensordatafusion．Thispaperfirstgivesthesummarizationofthedevelopmenthistory,researchstatusquoanddevelopingtrendofdatafusionalgorithm，thenintroducessomebasicalgorithmsintargettrackingandsomebasicfusionalgorithms，andalsoconstructsanalgorithmperformanceevaluationsystemfordatafu

6、sionwithMatlabsoftware．IIlthetrackingsystem，themeasurementnoiseofthesystemmightchangeastheambiencechanges，atthesametime，theaccelerationofthetargetalsomightchangefastinashorttime．Althoughalotofalgorithmshavebeenintroducedtosolveoneoftheproblems，nonecanbeusedtosolvebothofthem．Inordertosolve

7、thesetwoproblems，thispaperpresentsanewalgorithmthroughcombiningdifferentmethodsintothesamefusionsystem．Itisahybridalgorithmcombiningneuralnetworkwithfuzzylogic．Onthepurposeofverifyingtheperformanceofthisnewalgorithm，severalsimulationresultsareshowninthispaper,andfro