在复杂环境下的目标跟踪中，多传感器数据融合技术是如何提高航迹预测和威胁评估的精确度的？

在面对复杂环境下的目标跟踪问题时，单个传感器往往难以提供全面的信息，这时多传感器数据融合技术就显得尤为重要。通过整合来自不同传感器的数据，该技术可以提高目标的航迹预测和威胁评估的精确度。例如，在军事侦察或安全监控场景中，多传感器系统可以综合雷达、红外、视觉等多种传感器数据，进行数据级、特征级或决策级的融合。数据级融合直接处理原始数据，特征级融合处理特征信息，而决策级融合则处理决策信息。通过这种多层级的信息整合，可以有效解决单一传感器在处理复杂场景时可能遇到的局限性。例如，雷达在恶劣天气条件下仍能有效探测目标，而视觉传感器在良好光照条件下能够提供详细的图像信息。通过数据融合技术，可以将这些传感器的优势结合在一起，进行更准确的目标跟踪和威胁评估。这不仅提高了预测的准确性，还能提供更加全面的态势感知，从而为决策制定提供了更强的支持。如果你希望深入理解多传感器数据融合技术在航迹预测和威胁评估中的具体应用和优势，《多传感器数据融合技术详解》这本书将为你提供丰富的理论知识和实践案例。

参考资源链接：[多传感器数据融合技术详解](https://wenku.csdn.net/doc/3xfbvxn5ef?spm=1055.2569.3001.10343)