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多传感器数据融合系统中的目标跟踪技术研究的开题报告
一、研究背景
近年来，多传感器数据融合系统的应用越来越广泛，常常应用于目标跟踪、环境控制、自动化控制等领域。多传感器数据融合系统通过将不同传感器获得的信息进行融合，可以提高系统的可靠性、准确性和鲁棒性，同时也能够充分利用不同传感器的优势。
在多传感器数据融合系统中，目标跟踪是一个关键问题，它是指通过利用多个传感器获取的信息对目标进行观测、测量、定位和预测等操作，从而实现目标的跟踪和控制。传感器的集成可以明显提高目标跟踪的性能，特别是在目标数据不完整和/或传感器数据受到非理想环境影响的情况下。
针对多传感器数据融合系统中的目标跟踪问题，需要开展进一步的研究和探索，以解决存在的问题和挑战，提高系统的性能和应用广度。
二、研究内容
本研究的主要内容包括：
1.多传感器数据融合系统中的目标跟踪技术的研究和分析。对于目标跟踪问题，需要探讨传感器数据融合的方法和技术，包括基于卡尔曼滤波器的方法、粒子滤波器的方法、相似度度量方法、神经网络方法等。
2.基于多传感器数据融合系统的目标跟踪算法设计和实现。该部分将探究传感器数据融合的算法和方法，开展目标跟踪算法的设计和实现，包括模型选择、特征提取、跟踪模块设计等内容。
3.多传感器数据融合系统中的实验和性能评估。基于设计和实现的目标跟踪算法，将利用真实或合成数据开展实验和性能评估，验证所提出的算法的可行性、可靠性和实际性。
三、研究意义
多传感器数据融合系统中的目标跟踪技术研究具有重要的理论和应用意义：
1.理论上，多传感器数据融合系统的目标跟踪技术可以为研究数据融合和多传感器集成提供新思路和新方法，推动相关领域的发展和进步。
2.应用上，多传感器数据融合系统的目标跟踪技术可以应用于智能交通、智能制造、智能医疗等领域，为社会经济的发展和进步做出贡献。
四、研究方法
本研究将借鉴和结合传感器数据融合、目标跟踪、机器学习等方面的技术和方法，采用实验和模拟相结合的方法，开展多传感器数据融合系统中目标跟踪技术的研究，主要包括：
1.理论分析和文献综述。针对多传感器数据融合系统中的目标跟踪问题，进行理论分析和文献综述，研究已有文献和方法，总结和归纳研究现状和存在的问题。
2.算法设计和实现。基于已有研究和分析，开展多传感器数据融合系统中的目标跟踪算法设计和实现，包括模型选择、特征提取、跟踪模块设计等方面。
3.系统实验和性能评估。在真实或合成数据驱动下，利用理论和方法研究设计的多传感器数据融合系统中的目标跟踪算法，开展实验研究和性能评估，从而验证所提出方法和算法的可行性、有效性和实际性。
五、研究计划
本研究预计在12个月内完成，具体计划如下：
第1至3个月：开展文献综述，梳理和总结多传感器数据融合系统中的目标跟踪技术研究现状和存在的问题。
第4至6个月：基于文献综述和所提出的研究问题，开展多传感器数据融合系统中的目标跟踪算法设计和实现。
第7个月：利用真实或合成数据开展实验和性能评估，验证所提出的算法的可行性、有效性和实际性。
第8至10个月：分析实验结果，总结所得结论，讨论存在的问题和未来方向。
第11至12个月：撰写开题报告和论文，并准备答辩。
六、预期成果
1.多传感器数据融合系统中的目标跟踪技术综述论文1篇。
2.多传感器数据融合系统中的目标跟踪算法设计和实现。
3.多传感器数据融合系统中的目标跟踪实验和结果分析论文1篇。
4.实验数据和源码开放共享。
5.学位论文1篇。
七、参考文献
1.J.Zeng,W.Chen,andC.Zhang,“Multisensordatafusiontechniquesinintelligenttransportationsystems:Areview,”IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,vol.21,no.1,pp.174–191,2020.
2.K.Li,X.Qian,Y.Li,andY.Ma,“Self-supervisedrepresentationlearningviasubspaceclusteringwithlabel-awareconsistencyformulti-modalfusiontracking,”IEEETransactionsonImageProcessing,vol.28,no.12,pp.5746–5759,2019.
3.Y.Li,X.Qian,Q.Ye,andK.Li,“Understandingintersectionflowwithmulti-viewdata:Adeeplearningframework,”IEEETransactionsonIntelligentTransportationSyste