2025年多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究 .pdfVIP

太上有立德，其次有立功，其次有立言，虽久不废，此谓不朽。——《左传》

多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究

一、本文概述

随着科技的快速发展与智能化系统的广泛应用，多传感器目标跟

踪已成为现代军事、交通监控、环境监测、无人机导航等多个领域的

核心技术。在这些复杂场景中，单一传感器由于视角受限、性能约束、

环境干扰等因素往往难以实现对目标的精确、稳定、全面跟踪。多传

感器数据融合技术应运而生，旨在通过整合来自多种类型传感器的异

质信息，提升目标跟踪的精度、鲁棒性和可靠性。《多传感器目标跟

踪数据融合关键技术研究》一文，正是聚焦于这一关键课题，系统地

探讨了多传感器数据融合在目标跟踪中的理论基础、技术挑战、必威体育精装版

进展以及未来发展方向。

本文首先回顾了多传感器目标跟踪的基本原理和数据融合的层

次结构，包括传感器模型、观测模型、滤波算法（如卡尔曼滤波、粒

子滤波等）以及数据融合的层次（数据级、特征级、决策级融合）。

在此基础上，详细阐述了各类传感器（如雷达、光学、红外、声纳等）

的特性及其在目标跟踪中的优劣势，以及如何通过合理配置与协同工

作来最大化多传感器系统的整体效能。

针对多传感器数据融合过程中的关键技术难点，文章深入剖析了

以下几个方面：

老当益壮，宁移白首之心；穷且益坚，不坠青云之志。——唐·王勃

信息关联与配准：讨论了在多源数据中识别同一目标并进行时空

对齐的有效方法，包括基于概率数据关联、几何特征匹配、深度学习

关联算法等手段，确保不同传感器观测到的同一目标信息能够准确无

误地融合在一起。

不确定性处理：分析了传感器噪声、测量误差、目标机动性及环

境变化等因素带来的不确定性，并介绍了相应的建模方法（如高斯噪

声模型、非线性滤波理论）以及不确定性传播与融合规则，以增强系

统对不确定性的适应能力。

实时性与计算效率：探讨了在保证融合效果的同时，如何优化算

法设计与硬件资源配置以满足实时跟踪的需求。涉及的话题包括轻量

级滤波算法、分布式数据融合架构、云计算与边缘计算的应用等。

自适应与智能优化：研究了基于场景理解、在线学习、深度强化

学习等技术实现融合策略的动态调整与优化，使系统能根据环境变化

和任务需求自动调整融合参数与算法选择，提升跟踪性能与鲁棒性。

本文还对近年来在多传感器目标跟踪数据融合领域的前沿研究

成果进行了梳理，包括多模态融合、异构网络下的协同跟踪、大数据

与云计算环境下的融合算法优化等，并对其实际应用案例进行了评述，

以展示这些先进技术在解决实际问题中的价值。

对未来多传感器目标跟踪数据融合技术的发展趋势进行了展望，

为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。——张载

提出了可能的研究热点与挑战，如融合算法的可解释性、对抗环境下

的稳健融合、人工智能在融合决策中的深度融合等。本文旨在为相关

领域的研究者与工程技术人员提供一个多传感器目标跟踪数据融合

的全景式认知框架，推动该领域理论研究与实践应用的进一步发展。

二、多传感器系统特性与数据特性分析

多传感器目标跟踪系统作为一种复杂的信息获取与处理体系，其

特性和数据特性直接影响到系统的性能与效率。本节对多传感器系统

的基本特性以及相关数据的特性进行深入剖析，为后续的数据融合技

术研究奠定理论基础。

多传感器系统通常由不同类型的传感器组成，如雷达、光学相机、

红外传感器、声纳等。这些传感器具有不同的工作原理、探测范围、