目标跟踪系统中多传感器数据融合算法研究的开题报告_第1页
目标跟踪系统中多传感器数据融合算法研究的开题报告_第2页
目标跟踪系统中多传感器数据融合算法研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

付费下载

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

目标跟踪系统中多传感器数据融合算法研究的开题报告一、选题背景随着现代军事技术的发展，目标跟踪系统在军事领域中扮演着至关重要的角色。目标跟踪系统是指通过对目标在空间中位置、速度等信息进行测量以及对目标运动轨迹进行预测，实现对目标的跟踪和监控的一种技术系统。其应用范围广泛，包括导弹制导、飞行器导航、船舶和车辆导航、雷达和卫星遥感等领域。在多传感器目标跟踪系统中，不同类型的传感器（如雷达、光学传感器、声纳等）可以提供丰富的目标信息，但每种传感器所能提供的信息不同，有的信息存在误差或不准确，因此需要对这些信息进行融合，以提高目标定位和跟踪的精度和准确性。二、研究内容与目标本文将研究多传感器目标跟踪系统中的数据融合算法。主要研究内容包括：1.多传感器数据融合的方法及其优缺点分析。2.基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）等方法的多传感器数据融合算法研究。3.通过对多传感器数据进行融合，提高目标定位和跟踪的精度和准确性，降低误判率，提高系统鲁棒性和可靠性。本文的目标是：1.研究多传感器数据融合算法的理论基础，包括EKF和UKF的理论原理及其优缺点。2.基于多传感器目标跟踪系统中的具体应用场景，设计并实现一种基于EKF或UKF算法的多传感器数据融合模型。3.通过对多传感器数据进行融合，提高目标定位和跟踪的精度和准确性，并通过实验验证此算法的有效性。三、研究方法和技术路线本文的研究方法和技术路线如下：1.调研相关学者和机构对多传感器数据融合算法的研究情况，并分析现有算法的优缺点。2.研究EKF和UKF算法的原理和优缺点，分析其在多传感器数据融合中的应用。3.构建多传感器目标跟踪系统，并将已有传感器数据进行模拟或实际采集。4.基于EKF或UKF算法，设计并实现多传感器数据融合模型，并对比实际应用效果。5.进行实验验证，通过对多传感器数据进行融合，提高目标定位和跟踪的精度和准确性，并降低误判率。同时，测试系统的鲁棒性和可靠性。四、预期成果本文的预期成果包括：1.对多传感器数据融合算法的理论研究和现状分析，对其在目标跟踪系统中的应用进行了深入的研究。2.设计并实现了一种基于EKF或UKF算法的多传感器数据融合模型，并通过实验验证了其有效性。3.通过对多传感器数据进行融合，提高了目标定位和跟踪的精度和准确性，并降低了误判率，并测试系统

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论