基于MATLAB的传感器融合与跟踪

概述

传感器融合算法可以通过结合多个传感器的输出来提高精度，从而提高从单个传感器获得的位置、方向和姿态估计的质量。通过融合来自多个传感器的数据，可以利用每种传感器模式的优点来弥补其他传感器的缺点。此外，执行感觉和感知的系统需要跟踪非常多的物体，以保持完整的态势感知。

在本次网络研讨会上，您将了解用于设计、模拟和分析系统的算法和工具，这些系统融合了来自多个传感器的数据，以保持位置、方向和态势感知。本次网络研讨会将包括几个参考示例，为机载、地基、舰载和水下传感系统提供一个起点。

突出了

通过几个例子，我们将:

• 创建多目标跟踪器和传感器融合过滤器
• 生成雷达、EO/IR、声纳和RWR传感器的合成探测数据，以及用于定位的GPS/IMU传感器
• 设计真实数据和合成数据的数据关联算法
• 为模拟定义和导入场景和轨迹
• 用标准基准、指标和动画图评估系统的准确性和性能

主讲人简介

Rick Gentile在MathWorks工作，他专注于支持雷达、电子战和无线通信应用的工具。万博1manbetx在加入MathWorks之前，Rick是MITRE和麻省理工学院林肯实验室的雷达系统工程师，在那里他参与了许多大型雷达系统的开发。他的研究重点是信号处理和系统集成。Rick也是Analog Devices的DSP应用工程师，在那里他领导了高性能信号处理系统的嵌入式处理器和系统级架构定义。他获得马萨诸塞大学阿默斯特分校的电气和计算机工程学士学位，以及东北大学电气和计算机工程硕士学位，在东北大学他的重点研究领域包括微波工程，通信和信号处理。