连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

摘要

利用多传感器数据进行目标关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计.提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证.仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声.