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文檔簡介
1、多傳感器數(shù)據(jù)融合是指對多傳感器所獲取的數(shù)據(jù)進行處理、綜合的過程，通過融合可以更好地了解所觀測的對象。通常在單傳感器系統(tǒng)中，傳感器可能在某些情況下不能正常工作，這樣就使得系統(tǒng)接收到的數(shù)據(jù)不準確，從而影響系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。解決這個問題的辦法是設(shè)計一個多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，把所有傳感器所測得的數(shù)據(jù)融合成一個最佳的觀測結(jié)果。 本文首先系統(tǒng)而全面地介紹了多傳感器數(shù)據(jù)融合，包括其產(chǎn)生背景、融合模型框架及融合算法。接著，對傳統(tǒng)的集中式融合
2、算法及分布式Track-to-Track融合算法進行了分析，并指出它們存在的問題。針對Track-to-Track融合算法的缺點，對Track-to-Track融合算法(TTF)進行了優(yōu)化，提出了改進的融合算法(MTF)，從而提高了融合精度。同時，對度量融合算法(MF)、TTF和MTF進行了比較分析，結(jié)果顯示MTF算法比MF、TTF的融合精度都高。然后，針對融合算法計算量大這一問題，我們對MTF算法的并行化問題進行了研究，提出了基于Fa
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