连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪
Multisensor Fusion Tracking Using Continuous Dynamic Bayesian Network作者机构：西北工业大学电子信息学院陕西西安710072
出 版 物：《火力与指挥控制》 (Fire Control & Command Control)
年 卷 期：2005年第30卷第8期
页 面：16-19页
学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程]
主 题：连续动态贝叶斯网络 推理 滤波 跟踪 多传感器数据 贝叶斯网络 连续动态 融合跟踪 卡尔曼滤波器 目标跟踪
摘 要：利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。
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