首页|面向目标跟踪的多传感器数据融合研究综述

面向目标跟踪的多传感器数据融合研究综述

Review of Multi-Sensor Data Fusion for Target Tracking

扫码查看
随着现代目标跟踪场景的日益复杂化,单一传感器探测系统已无法满足目标跟踪的实际需求,多传感器数据融合技术成为复杂场景下目标跟踪问题的重要解决方案.本文综述了多传感器数据融合中的数据关联和估计融合这两项关键过程的基本原理与研究现状,整理了神经网络、强化学习等人工智能技术在多传感器数据融合领域应用的相关研究,并对多传感器数据融合方法在目标跟踪领域的发展进行了展望.
With the increasing complexity of target-tracking scenarios,single-sensor detection systems cannot satisfy the practical requirements of target tracking.Multi-sensor data fusion technology has thus become an important solution for target tracking in complex scenarios.This paper reviewed the basic principles and research status of two key processes in multi-sensor data fusion:data association and estimating fusion.The relevant research on applying artificial intelligence technologies such as neural networks and reinforcement learning in multi-sensor data fusion was introduced.Finally,the development of multi-sensordata fusion methods in the field of target tracking was prospected.

target trackinginformation fusiondata associationdata fusionKalman filterartificial intelligence

唐胜景、王太岩、赵刚练、郭杰、李佳丽、尹航

展开 >

北京理工大学 宇航学院,北京 100081

中国人民解放军93184部队,北京 100076

北京控制与电子技术研究所,北京 100038

上海机电工程研究所,上海 201109

展开 >

目标跟踪 信息融合 数据关联 数据融合 卡尔曼滤波 人工智能

国家自然科学基金项目

11572036

2024

空天防御
上海机电工程研究所和上海交通大学出版社有限公司

空天防御

ISSN:2096-4641
年,卷(期):2024.7(4)
  • 38