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北京世通科创密度计数据融合功能模型

       数据融合系统的功能主要有核准、相关、识别和估计,其功能模型如图15—4—3所示。 探测就是数据融合系统中的多传感器不断扫描观测目标,实现信号检测, 数据校准单元的作用是为了统一备传感器的时间和空间参考点。如果各传感器在时间和空间上是独立异步工作的,则必须事先进行时间和空间校准,即进行时间迁移和空间坐标变换,以形成融合所需的统一的时间和空间参考点。 数据相关单元的作用是判别不同时问和空间的数据是否来自同一目标。 估计包括状态估计和行动估计。状态估计(即目标跟踪)是根据传感器的观测值估计目标参数,并利用这些估计预测下一次观测目标的状态;行动估计是将所有日标的数据集(目标状态和类型)与先前确定的可能态势的行为模式相比较,以确定哪种行为模式与监视区域内所有目标的状态最匹配。 目标识别(即属性分类或身份估计)是根据不同传感器测得的目标特征形成一个N维的特征向量,其中每一维代表目标酌一个独立特征。如果预先知道目标有M个类型以及每类目标的特征,则可将实测特征向量与已知类别的特征进行比较,从而确定目标的类别。