多传感器目标跟踪数据融合技术与EnKF应用

"多传感器目标跟踪数据融合关键技术" 这篇博士论文主要探讨了多传感器目标跟踪中的数据融合技术，这是现代信息技术和军事应用中的一个重要研究领域。数据融合是指从多个传感器获取的信息进行综合处理，以提高目标识别和跟踪的精度与可靠性。在多传感器环境中，每个传感器可能具有不同的观测能力、覆盖范围以及数据质量，通过有效的数据融合，可以弥补单个传感器的局限性，提升整个系统的性能。 论文详细介绍了几个关键的技术点： 1. 集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter, EnKF）：EnKF是一种非线性滤波方法，它利用概率密度函数的样本集合来近似卡尔曼滤波的预测和更新步骤。在目标跟踪中，EnKF被引入来处理非线性问题，证明了其在处理复杂动态环境下的有效性。论文还提出了一种基于EnKF的协方差加权航迹融合算法，该算法能够更准确地估计目标状态并减少噪声影响。 2. 分块EnKF非线性目标跟踪算法：在处理大规模或者高维度问题时，传统的EnKF可能会面临计算效率和内存消耗的问题。为解决这一问题，论文提出了分块EnKF方法，通过对状态空间进行分区，可以降低计算复杂度，适用于实时的目标跟踪系统。 3. 改进的 Ensemble Particle Filter（EnPF）非线性目标跟踪算法：粒子滤波（Particle Filter, PF）是另一种处理非线性问题的滤波器，而EnPF是其变体。论文中，作者对EnPF进行了优化，以适应目标跟踪中的非高斯噪声特性，提高了滤波的精度和稳定性。 4. 噪声非高斯特性的处理：针对目标跟踪系统中传感器观测噪声的非高斯特性，论文提出了基于关系矩阵的方法来建模和处理这些噪声。这种方法可以更精确地描述和纠正由于非高斯噪声导致的跟踪误差。 这篇博士学位论文深入研究了多传感器目标跟踪数据融合的关键技术和算法，不仅涵盖了理论分析，还涉及了实际应用中的优化策略，对于提升多传感器系统的跟踪性能有着重要的理论和实践价值。