传感器融合和跟踪工具箱
设计，模拟和测试多传感器的跟踪和定位系统
传感器融合和跟踪工具箱™包括用于设计、模拟和测试系统的算法和工具，该系统融合来自多个传感器的数据，以保持态势感知和定位。参考例子为监视和自主系统的多目标跟踪和传感器融合发展提供了起点，包括机载、星载、地基、舰载和水下系统。
你可以融合来自真实世界传感器的数据，包括主动和被动雷达、声纳、激光雷达、EO/IR、IMU和GPS。您还可以从虚拟传感器生成合成数据，以在不同的场景下测试算法。工具箱包括多目标跟踪器和估计过滤器，用于评估结合网格级、检测级和目标或轨迹级融合的架构。它还提供了度量标准，包括OSPA和GOSPA，用于根据地面真实场景验证性能。
对于模拟加速或快速原型，工具箱支持C代码生成。万博1manbetx
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免费白皮书
自主系统的传感器融合与跟踪
空域监视
利用雷达、ADS-B和EO/IR等主动和被动传感器的数据跟踪多个目标。自定义跟踪器来处理机动对象。
跟踪飞机与地球为中心的方案。
使用开普勒运动模型跟踪太空碎片。
单一传感器跟踪
建模和仿真多目标跟踪器，以执行智能传感器所需的处理。这包括将原始数据转换为对象轨道列表。
集中式融合
与集中式跟踪器跟踪扩展对象是来自多个传感器和传感器模式熔丝数据。使用概率假设密度（PHD）跟踪器来估计移动物体的运动学，与对象的尺寸和取向沿。对于复杂的城市环境中，实现随机有限集（RFS）基于网格的跟踪器，跟踪每个网格单元的占用以及它的运动。
Track-Level融合
融合来自多个跟踪源的轨迹，以提供更全面的环境评估。评估具有带宽限制的系统和采用谣言控制以消除陈旧结果的系统中的迹对迹融合架构。
估计过滤器和数据关联
使用丰富的估计滤波器库估计对象状态，包括线性和非线性卡尔曼滤波器，多模型滤波器和粒子滤波器。找出二维分配问题或S-D分配问题的最佳或k-最佳万博 尤文图斯解。将检测分配给检测，将检测分配给轨道，或将轨道分配给轨道。
非高斯滤波器的仅距离跟踪。
多目标跟踪器
将估计过滤器、分配算法和跟踪管理逻辑集成到多目标跟踪器中，将检测融合到跟踪中。将您的传感器数据转换为检测格式，并使用全球最近邻(GNN)跟踪简单的场景。可以轻松切换到联合概率数据关联跟踪器(JPDA)、多假设跟踪器(MHT)或PHD跟踪器，以应对一些具有挑战性的场景，如跟踪测量存在模糊的近距离目标。
扩展对象和基于网格跟踪器
使用PHD跟踪器，跟踪运动学，大小和扩展的对象的方位。使用高分辨率的传感器数据，如激光雷达和雷达点云，轨道与基于网格的，RFS跟踪器来估计在复杂的城市环境中的网格单元的动态特性。
Track-Level融合
由跟踪传感器或其他跟踪融合对象产生的熔丝轨迹。在带宽受限的系统中构建分散跟踪系统。减少谣言传播以消除陈旧的跟踪结果。
融合体系结构
探索跟踪体系结构并评估跟踪到跟踪融合、中央级跟踪或混合跟踪体系结构之间的设计权衡。使用静态(探测)融合来结合仅角度和仅距离传感器的探测，如IR, ESM，或双基地雷达。
跟踪采用分布式同步无源传感器。
物体轨迹和姿态生成
与跟踪场景设计师应用程序交互定义场景，并生成MATLAB脚本，定义和转换真实的位置，速度，和不同参考框架中的对象的方向。
主动和被动传感器模型
模型有源传感器（包括雷达，声纳，和激光雷达）来生成对象的检测。模拟跨方位角，仰角，或机械和电子扫描。模型雷达告警接收机（RWR），电子支援措施（ESM），无源声纳，和红外传感器，以产生用于在跟踪万博1manbetx场景仅使用角度检测。模拟多基地雷达和声纳系统的发射器和传感器。
蒙特卡罗模拟
使用不同的随机噪声值进行蒙特卡罗模拟。干扰地面真实值和传感器配置，以增加测试的稳健性。
INS传感器模型
模型惯性测量单元（IMU），GPS，高度计，和INS传感器。调环境参数，如温度，和模型的噪声特性来模拟真实世界的环境。
建立IMU和GPS传感器模型，测试惯性融合算法。
定位估计
保险丝的加速度计和磁力计的读数，以模拟电子罗盘（电子罗盘）。保险丝加速度计，陀螺仪，和磁力计的读数与姿态航向基准系统（AHRS）滤波器来估计定向。
姿态估计
使用惯性传感器和GPS估计有或没有非完整航向约束的姿态。在没有GPS的情况下，通过高度计或目视里程计融合惯性传感器来确定姿态。
利用熔融IMU和相机数据视觉惯性里程计。
场景可视化
绘制物体的方向和速度，地面真实轨迹，传感器测量，和三维轨迹。情节检测和跟踪不确定性。可视化轨道id与历史轨迹。
一个多场景的情节剧场。
传感器和跟踪指标
生成轨道的建立，维护和删除度量包括轨道长度，轨道符和轨道ID互换。与位置，速度，加速度和偏航速率均方根误差（RMSE）或归一化的平均估计误差估计精度轨道的平方（ANEES）。使用集成OSPA和GOSPA指标在单一的分数来概括表现。使用Allan方差分析惯性传感器的噪声。
优化过滤器和跟踪器
多对象跟踪器调谐参数，例如分配阈值时，过滤器的初始化功能，和确认与删除阈值，以最大化性能。比较不同跟踪器和跟踪配置的结果。自动地调谐滤波器INS来优化噪声参数。
代码生成
生成C/ c++和MEX代码的模拟加速或桌面原型使用Matlab编码器™。应用成本计算阈值以减少用于计算分配成本的时间。
