基于SVM的多传感器的目标跟踪数据融合算法及其系统

摘要

本发明公开了一种基于SVM的多传感器的目标跟踪数据融合算法，将传感器采集到的目标信息，采用紧致结合方式，以支持向量机作为中间层，环境变量和测量方差归一化向量作为支持向量机的输入，支持向量机输出为传感器的信任度，用已知训练样本做离线训练，用实时滤波器信息做在线估计，融合知识库根据所得传感器信任度通过实时加权作出航迹融合。本发明所提供的一种基于SVM的多传感器的目标跟踪数据融合算法及其系统，采用支持向量机原理，是算法复杂度低，并引入环境变量和测量方差归一化向量，使本发明具有较强生物鲁棒性和容错性，且易于扩展，本发明所提供的一种基于SVM的多传感器的目标跟踪数据融合算法及其系统适合应用于多传感器追踪跟踪领域中。

主权项

一种基于SVM的多传感器的目标跟踪数据融合算法，其特征在于：将传感器采集到的目标信息，采用紧致结合方式，以支持向量机作为中间层，环境变量和测量方差归一化向量作为支持向量机的输入，支持向量机输出为传感器的信任度，用已知训练样本做离线训练，用实时滤波器信息做在线估计，融合知识库根据所得传感器信任度通过实时加权作出航迹融合。