筛选毫米波雷达数据，初步确定有效目标。首先对雷达数据进行了预处理，主要是对空信号、静止目标和无效目标进行了筛选和剔除，然后结合同车道有效目标的判断方法，对相邻车道的非危险目标进行了滤除，获取初选目标，最后通过生命周期检验方法进一步验证目标存在的有效性，并建立卡尔曼滤波模型对数据信息进行滤波处理，降低噪声的干扰。 基于机器视觉的前方车辆检测方法研究。本文采用 Haar-like 方法提取车辆特征，同时利用积分法加快对特征值的计算速度，基于这些特征值，通过结合Adaboost 算法迭代训练多个弱分类器并将其组合构建强分类器，最后将多个强分类器串联建立级联分类器。考虑到获取的车辆图像在时间和空间上的连续性，本文基于无迹卡尔曼滤波算法建立了车辆跟踪模块，增强系统对车辆目标轨迹的实时追踪。 建立多传感器融合模型。利用毫米波雷达坐标系、世界坐标系、摄像头 坐标系、图像坐标系和像素坐标系之间的空间位置转换关系，实现雷达和摄像头 的空间融合。针对毫米波雷达和摄像头采样频率不同的问题，本文采用多线程法 来实现传感器间的时间同步。本文基于扩展信息融合和无迹信息融合原理，建立 了一种改进的无迹信息融合算法，该算法能够消除更新方程中的测量信息，增强 对目标的估计精度，解决各传感器间的目标信息无法进行有效结合的问题。 对融合系统的仿真和实车验证。本文选用六自由度 QJ-4B1 动感型模拟驾驶仪对融合系统进行仿真测试，通过人机交互界面建立了虚拟的传感器、道路工况和背景环境，最大限度的还原实车试验。在实车试验中，完成了对传感器的安装和试验平台的搭建，并对实车试验场地以及人员进行了相应的安排。

电动汽车充电负荷具有时间和空间不确定性、随机性，提出一种融合路网、交通、电网、天气、车辆、充电设施等多源信息的考虑用户出行行为和充电需求的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。由图论方法构建城市路网和电网信息模型及两者的耦合关系；引入出行链，以概率函数拟合车辆首次出行时间和行程目的地的驻留时间，采用Dijkstra算法规划车辆的出行路径以获得各段行程距离，由道路等级和各时段交通信息获得车辆的行驶速度，以计算行程行驶时间和荷电状态，再根据各行程目的地的充电需求判断条件，计算充电时长和充电负荷；采用蒙特卡洛方法对各功能区电动汽车出行的时间和空间充电负荷分布进行整体仿真；并根据耦合关系将充电负荷归算至对应电网节点，再通过时间序列潮流计算评估电动汽车接入电网后无序充电对电网负荷、电压和网损的影响。算例通过设置不同的场景预测了不同功能区和电网节点的充电负荷曲线，分析了不同因素对充电负荷分布及电网的影响，验证了所提模型的有效性。

为了实现对尾矿库进行实时监测和评估的功能,提出一种基于多源信息融合的预警和安全评估方法。以直接工程手段获取的数据及气象预测信息,应用多源信息融合的方法建立结构化特征集,并利用定性与定量相结合的层次分析法对尾矿库的结构化特征集进行分析,最后对分析的结果进行综合评分,当评分值达到阈值时进行预警并输出灾情演变态势。监测系统的建成突破了国内以往进行单一指标监测的局限,多指标综合评价的方法增加了预测的准确性和及时性,对减少尾矿库溃坝风险及控制灾情损伤范围具有重要的意义。

本书是国内多源信息融合领域的基础教材（印刷质量极好），内容详细，由浅入深，能够让读者全面了解数据融合技术并实现实践应用。希望能为相关领域行业内的朋友们提供帮助！！

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《多源信息融合》是2006年清华大学出版社出版的图书，作者是韩崇昭、朱洪艳、段战胜等。《多源信息融合》本书主要包括多源信息融合的基本概念以及多源信息融合理论赖以发展的基础理论，如统计推断与估计理论基础、智能计算与识别理论基础等。

基于扩展卡尔曼滤波的室内定位方法，多源信息融合课程报告，附带程序和数据。

本资源是一个基于Matlab软件的D-S证据理论的源代码，其中代码有相应注释，如果对程序代码存在不懂之处可留言。欢迎大家留言交流。

多源信息融合理论与应用 作者:杨露菁，余华 主编。本书从多源信息融合技术的基础理论出发，首先介绍了多源信息融合的基本概念、模型和算法；接着介绍了多传感器的分布式检测、跟踪、管理以及多源信息融合新技术，最后介绍了多源信息融合的军事应用及其他应用。