传感器融合和跟踪工具箱
设计和模拟多传感器跟踪和定位系统
传感器融合和跟踪工具箱™包括用于设计，仿真，以及来自多个传感器的熔丝数据到保持位置，取向，和情景意识的系统的分析算法和工具。参考实施例提供用于实现机载的，基于地面，船载，和水下监视，导航和自治系统的组件的起点。
所述工具箱包括多对象跟踪器，传感器融合过滤器，运动和传感器模型和数据关联算法，让您评估使用真实和合成数据融合架构。随着传感器融合和跟踪工具箱可以导入并定义场景和轨迹，流信号，并生成用于有源和无源传感器，包括射频，声学，EO / IR，和GPS / IMU传感器合成数据。您也可以评估系统的精度和性能标准的基准测试，指标和动画图。
为模拟加速或桌面原型，工具箱支持C代码生成。万博1manbetx
入门：
生成对象体式
定义和转换的真实位置，速度，和对象的取向中不同的参考帧。
对象姿势。
创建跟踪案例
示范平台，如飞机，地面车辆或船舶。平台可以携带的传感器和提供的信号源或反射信号。平台可以是固定的或在运动中，携带传感器和发射器，和包含方面依赖性签名反映信号。
多雷达探测产生。
旋转，方向和四元
表示取向和使用四元数旋转，欧拉角，旋转矩阵，和旋转矢量。定义相对于本体框架传感器取向。
旋转，方向，和四元数。
惯性和GPS传感器
模型IMU（惯性测量单元），GPS（全球定位系统）和INS（惯性导航系统）。收听环境参数，如温度，和模型模拟真实环境的噪声性能。
IMU和GPS模式。
扫描雷达模式配置。
无源传感器
模型RWR（雷达告警接收机），ESM（电子支援措施），无源声纳，和红外传感器，以产生用于在跟踪场景仅使用万博1manbetx角度检测。限定发射器和信道特性，以模型的干扰。
被动测距使用单个传感器。
方向估计
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，并且与姿态航向基准系统（AHRS）滤波器磁力计读数。
通过intertial传感器融合取向。
姿态估计
估计造成使用和不使用惯性传感器和GPS非完整标题的约束。通过融合与高度计或视觉里程惯性传感器确定姿势没有GPS。
视觉惯性里程计。
过滤器对象跟踪
使用线性，扩展估计对象状态，和无迹卡尔曼滤波器的线性和非线性运动和测量模型。使用高斯总和和颗粒过滤器为非线性的，非高斯状态估计包括与范围或只角的测量跟踪。改善与交互多模型（IMM）滤波器机动目标跟踪。
过滤器对象跟踪。
运动和测量模型
配置跟踪与恒定速度，恒定加速度，恒定转和自定义动作模型滤波器在笛卡尔，与球形沿着和改性球形坐标系统。定义的位置和速度，范围角度，角度，或仅自定义的测量模型。
运动模型。
跟踪器
整合估计滤波器，分配算法，并进入多对象跟踪轨道管理的逻辑来检测保险丝进入轨道。在具有挑战性的情况下，例如在不确定性追踪间隔接近目标使用多假设跟踪（MHT）。
多目标跟踪器。
跟踪检测融合
熔断器状态和状态协方差。静态熔合同步检测包括来自无源传感器的角度检测的三角测量。
使用分布式同步无源传感器跟踪。
场景可视化
情节的对象的方向和速度，地面实况轨迹，传感器测量，并在轨道3D。情节检测和跟踪的不确定性。与历史足迹可视化的轨道ID。
戏剧情节。
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），以归一化的平均估计误差沿估计精度轨道的平方（ANEES）。使用Allan方差分析惯性传感器的噪声。
跟踪指标。
场景生成
交互设计在应用跟踪场景
Monte Carlo模拟
设计和运行蒙特卡罗模拟跟踪应用
传感器覆盖图
可视化传感器的梁和覆盖区域的跟踪情况
跟踪性能指标
跟踪评估基于全局最优分配的子模式对地面实况性能（GOSPA）指标
万博1manbetxSimulink模块
模型TOMHT跟踪器，IMU传感器，以及使用AHRS Simulink模块惯性聚变万博1manbetx
惯性过滤器
访问残差和insfilters和ahrs10filter的剩余协方差
查看发行说明对任何这些特征和对应的功能的详细说明。
传感器融合与跟踪自治系统：概述
了解如何自我和态势感知能力，用于在自治系统传感与感知。
