针对多传感器的目标识别问题，利用异类传感器数据多样性的特点，通过可信度的概念将多种数据进行融合。根据目标信息的不确定性，引入模糊物元分析法确定特性熵权，用Vague集表达目标的特征值，根据Vague度距离给出目标识别结果。实验仿真表明，异类传感器比同类传感器能更好地融合信息，提高目标识别效果。

网络的传感器节点向处理中心传输局部估计时,不可避免地存在随机延迟,从而导致航迹无序现象频发。在分布式框架下,研究多传感器时滞航迹的融合估计问题。采用最新可利用的局部估计原则,若未收到最新局部估计,则用之前收到的最新的估计进行预报。进而,运用避免计算互协方差阵的CI算法进行分布式融合。避免了计算互协方差阵,且能改善局部估计的精度。仿真例子说明算法的有效性。

摘要： 介绍基于Android的多传感器信息融合技术在气溶胶自动化检测中的应用。多个传感器采用统一接口方式组网，每一个独立传感器采集的数据通过蓝牙传输到网内的Android处理终端进行融合和分析。通过对5种传感器进行组网采集数据，结果证明多传感器信息融合技术的应用增强了信息处理系统的适应性，实现了传感器之间的数据互补，提高了系统的便携性和移动性。 　　引言 　　气溶胶的检测方法和仪器很多，不同方法及仪器的适应范围不同，各种检测仪器间的信息存在互补性[16].不同仪器采用的协议类型和接口方式不同，给使用和实时检测带来很大不便。气溶胶涵盖的物质种类繁多，成分复杂，单一仪器往往只能采集一个或几个

基于N-P准则的多传感器信息融合。通过对检测统计量 和阈值即似然比 等参数做一系列假设并设计判别规则。其次通过调整虚警概率设定、信号幅值、量测序列长度、量测噪声水平等参数，分析观察概率特性（ROC）曲线的变化。通过ROC曲线我们可以比较不同传感器的检测性能，可以从图中看出采用多传感器融合的检测性能明显优于单传感器。 关键词：N-P法则；多传感器融合；序贯判决；似然比检验 实验所用计算机搭载 第11代因特尔CPU：Intel(R) Core(TM) i5-11400F @ 2.60GHz；机带RAM：16.0GB；操作系统为Windows 10专业版；编程语言为Python（版本3.9.7）。程序平均运行时间：4.5秒。

融合多个传感器多个周期的数据，最终做出决策 融合多个传感器多个周期的数据，最终做出决策 融合多个传感器多个周期的数据，最终做出决策 融合多个传感器多个周期的数据，最终做出决策

多传感器航迹融合较之量测融合有着诸多优势,也是信息融合领域发展最快的方向之一。论述了航迹融合理论的发展,详细讨论了航迹融合中的互相关性以及包括简单协方差凸组合、互协方差组合、信息矩阵、协方差交及基于最优线性无偏估计在内的主流融合算法,并给出了相关仿真实验结果;最后,针对当前该方向的研究现状,特别是有关混合多模型状态估计的融合问题,提出了我们的一些认识。

主要讨论了智能汽车研究对交通安全的重要性，综述了发达国家关于智能汽车研究的历史、发展和趋势。此外，提出了基于多传感器信息融合技术的智能汽车系统结构模型，阐述了此模型下的各系统模块,简单介绍了系统模型中信息融合方法的引入，最后提出展望。

多传感器信息融合及其应用综述 一篇文章

多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用 [日期：2004-12-8] 来源：电子技术应用  作者：赵敏华 安毅生 黄永宣 [字体：大 中 小] 　  摘要：介绍了当今国际上流行的几种智能驾驶系统，并分析了采用单一传感器的驾驶系统中存在的问题，给出了信息融合技术的原理和结构。讨论了多传感器信息融合技术在智能驾驶系统（ITS）中的应用算法及其有待进一步解决的问题。     关键词：贝叶斯估计 信息融合 障碍探测 智能驾驶 随着传感器技术、信息处理技术、测量技术与计算机技术的发展，智能驾驶系统（辅助驾驶系统一无人驾驶系统）也得了飞速的发展。消费者越来越注重驾驶的安全性与舒

数据融合matlab代码ECE767 多目标跟踪和多传感器信息融合 作业1 在以下情况下实现最近邻居EKFor CMKFtracker： 目标： 使用恒速模型移动单个目标。 传感器： 位置：[1000 500]，固定（即速度= [0 0]）测量：范围和方位角误差标准偏差：范围= 10 m，方位角= 0.01 rad采样时间= 2s Pd = 0.9错误警报密度（λ）= 1e-4覆盖范围：[0至10000] m方位角[-pi至pi] 追踪器： 假设音轨已经初始化。 使用简单的最近邻居数据关联（获取最接近的度量值）使用EKF或CMKF过滤 绩效评估： 评估RMSE在报告中， 请包括以下内容： Matlab代码图显示真相和估计轨迹图显示RMSE 截止日期：2019年10月17日