分布式多传感器航迹融合算法的反馈信息研究

"这篇论文是2009年11月发表在《传感技术学报》上的，由黄书锋、秦朝英和郭沛蓉合作撰写，标题为‘带反馈信息的多传感器航迹融合算法’。文章探讨了在分布式多传感器航迹融合系统中的一个关键问题，即如何在相关估计条件下有效地融合来自多个传感器的数据，以提高目标跟踪的精度。" 正文: 在现代的多传感器系统中，航迹融合是确保目标识别和跟踪精度的关键技术。这篇论文主要关注的是如何利用反馈信息来优化这一过程。分布式多传感器航迹融合系统是指多个独立或部分互联的传感器网络，它们协同工作以提供更全面、准确的目标信息。在这种系统中，每个传感器可能提供不同质量的数据，因此融合这些数据的能力对于提高整体性能至关重要。 论文采用了序贯处理方法，这是一种处理时间序列数据的策略，它按顺序对每个时间步的信息进行处理，逐步更新和优化估计。在相关估计的背景下，这意味着传感器的观测值之间存在一定的关联性，需要在融合过程中予以考虑。 作者提出了一种新的融合算法，该算法基于最小化估计误差方差阵迹的准则。方差阵迹是最小化总体误差的一种度量，通过这个准则，可以找到最优的融合策略来减小估计误差。反馈信息在此过程中起到了关键作用，它允许系统根据过去和当前的观测信息动态调整融合权重，从而提高跟踪的准确性。 通过仿真分析，作者展示了带反馈信息的多传感器航迹融合算法在实际应用中的可行性与有效性。仿真结果显示，相比于没有反馈的融合算法，引入反馈的算法能显著提升目标跟踪的精度。这表明在多传感器系统中，充分利用反馈信息能够更好地校正估计误差，提高系统的稳健性和鲁棒性。 论文关键词包括“航迹融合”、“反馈信息”、“序贯处理”、“分布式”、“多传感器”、“误差协方差矩阵”和“迹”，这些关键词揭示了研究的核心内容和技术重点。ECC分类号7230可能指示该论文属于电子工程或自动化控制领域的某个子类别。 总结来说，这篇2009年的研究工作为多传感器航迹融合领域提供了一个有反馈信息的创新算法，该算法通过优化数据融合过程提高了目标跟踪的精确度，对实际的监控和防御系统设计具有重要的理论与实践意义。