多传感器数据融合.ppt

多传感器数据融合技术;本节内容;多传感器问题的引入;当检测对象为多目标或快速机动目标时，单一传感器测量困难。;数据融合的定义;数据融合的定义;数据融合技术的应用;数据融合技术开展;ThankYou!;多传感器数据融合技术;本节内容;数据融合处理的一般过程;多传感器数据融合体系结构;多传感器数据融合体系结构;多传感器数据融合体系结构;多传感器数据融合体系结构;多传感器数据融合体系结构;多传感器数据融合体系结构;数据融合的常用算法;数据融合的常用算法;数据融合的常用算法;数据融合的常用算法;ThankYou!;多传感器数据融合技术;本节内容;Bayes统计理论;Bayes统计理论;Bayes统计理论;Bayes统计理论;Bayes统计理论;Bayes统计理论;基于Bayes估计的身份识别方法;基于Bayes估计的身份识别方法;基于Bayes估计的身份识别方法;基于Bayes估计的身份识别方法;基于Bayes估计的身份识别方法;基于Bayes估计的身份识别方法;基于Bayes估计的传感器检测数据融合;基于Bayes估计的传感器检测数据融合;基于Bayes估计的传感器检测数据融合;基于Bayes估计的传感器检测数据融合;基于Bayes估计的传感器检测数据融合;基于Bayes估计的传感器检测数据融合;基于Bayes估计的传感器检测数据融合;基于Bayes估计的传感器检测数据融合;基于Bayes估计的传感器检测数据融合;基于Bayes估计的传感器检测数据融合;传感器编号;ThankYou!;多传感器数据融合技术;本节内容;人工神经网络技术根底;人工神经网络技术根底;人工神经网络技术根底;人工神经网络技术根底;人工神经网络技术根底;人工神经网络技术根底;人工神经网络技术根底;人工神经网络技术根底;人工神经网络技术根底;人工神经网络技术根底;人工神经网络技术根底;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;典型的神经网络类型介绍;基于神经网络的传感器检测数据融合;基于神经网络的传感器检测数据融合;基于神经网络的传感器检测数据融合;基于神经网络的传感器检测数据融合;基于神经网络的传感器检测数据融合;基于神经网络的传感器检测数据融合;基于神经网络的传感器检测数据融合;基于神经网络的传感器检测数据融合;基于神经网络的传感器检测数据融合;基于神经网络的传感器检测数据融合;ThankYou!;多传感器数据融合技术;本节内容;Kalman滤波根底;将状态空间法引入随机信号滤波估值中在时域实现；

需要求解状态方程；

计算量较小，易于实时实现；;Kalman滤波根底;Kalman滤波根底;Kalman滤波根底;Kalman滤波根底;Kalman滤波根底;Kalman滤波根底;Kalman滤波中的数据融合方法;Kalman滤波中的数据融合方法;Kalman滤波中的数据融合方法;Kalman滤波中的数据融合方法;应用举例;应用举例;应用举例;应用举例;应用举例;应用举例;ThankYou!;多传感器数据融合技术;本节内容;多目标跟踪的根本思想;多目标跟踪的根本思想;多目标跟踪的根本思想;数据关联的概念与根本方法;数据关联的概念与根本方法;数据关联的概念与根本方法;数据关联的概念与根本方法;数据关联的概念与根本方法;数据关联的概念与根本方法;ThankYou!