Applying Kinematic Information and Target Attribute in a Multi-Sensor Fusion Algorithm

摘要

[[abstract]]多目標追蹤(Multiple target tracking)在雷達研究 領域中占極重要的角色,而其中又以資料相關 結合(Data association)之數學運算程序為最主要之 處理技術.詳閱各專家學者之著作,咸認若將此 技術結合多感測器偵測系統,則追蹤系統可同 時採用多感測器所得之資料,並截長補短以求 取更精確的追蹤結果,甚至萬一有某感測器發 生故障,亦可應用此架構,採用其它感測器之資 料而不至於影響到整體之追蹤結果.基於上述 之理念,吾人乃應用分散式濾波器原理,推導一 資料融合運算程序,以協助雷達系統之追蹤工 作,其結果如[ 15,16] 所示.然此研究計畫所研究 之運算程序中僅考慮各感測器所接收之運動數 量資料(Kinematic quantities),如目標之位置速度 等,如今吾人認為若能同時考慮目標之特徵( Attribute),例如目標型式與形狀等,將可提高目標 確認機率,以及降低軌道估計誤差.其中目標型 態之確認,吾人將採用影像處理程序(Image processing),及應用類神經網路(Neural network)之處 理方式.吾人相信此結合運動數量資料與目標 特徵之多感測器資料融合運算程序,將可得到 更精確的追蹤結果