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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任务书
任务书
一、任务背景
目标跟踪技术是指在多传感器数据融合系统中，通过采集、处理、分析不同传感器的数据信息，对目标进行精准地定位、追踪和预测，从而实现对目标的实时监测和控制。由于传感器数据的异构性和不确定性，同时目标跟踪技术又涉及到多个学科的交叉，因此对目标跟踪技术的研究具有很高的挑战性和工程实用性。
传感器数据融合系统在军事、航空航天、交通运输等领域中应用广泛，目标跟踪技术则是其核心技术之一。近年来，随着科技的进步和需求的增加，多传感器数据融合系统在智能制造、智慧城市等领域中也得到了广泛的应用。因此，加强对目标跟踪技术的研究具有重要的理论和实践意义。
二、研究目标
本次研究的目标是深入探索多传感器数据融合系统中目标跟踪技术的应用前景，分析研究目前目标跟踪技术存在的问题和挑战，并提出改进方案和技术解决方案，以提高目标跟踪系统的精度、可靠性和效率。
三、研究内容及计划
1.目标跟踪技术理论研究
（1）探索目标跟踪技术的发展历程和研究现状，了解目前主流的目标跟踪算法及其优缺点。
（2）分析目标跟踪系统中涉及到的关键问题，如多传感器数据的协同处理、传感器误差的修正、目标的模型建立和更新等。
（3）总结目标跟踪技术的评测方法和标准，探讨评测方法的发展趋势和未来研究方向。
2.多传感器数据融合系统建模
（1）建立多传感器数据融合系统的模型，包括观测模型、状态模型和误差模型等。
（2）分析不同传感器数据的特点，选择合适的融合方法和算法，建立数据融合模型。
（3）建立目标的动态模型和预测模型，以及与传感器数据融合模型的耦合模型，实现对目标的精确定位和跟踪。
3.改进目标跟踪算法
（1）针对目标跟踪中存在的问题和挑战，提出改进方案和技术解决方案，提高目标跟踪系统的精度和可靠性。
（2）研究并提出基于深度学习的目标跟踪算法，探索数据驱动的目标跟踪方法和新型的目标检测、跟踪与预测算法。
（3）开展算法仿真实验和理论分析，评估算法的性能，并和已有算法进行比较和验证。
4.系统实现与测试
（1）在MATLAB环境下实现所提出的目标跟踪算法和数据融合模型，进行算法的验证和性能评估。
（2）针对实际应用场景，搭建目标跟踪系统的硬件平台，进行系统实现、测试和优化。
（3）设计并实现人机交互界面，以及提供数据分析和预警功能等，提高目标跟踪系统的实用性和扩展性。
五、研究成果要求
1.提出针对目标跟踪技术的改进方案和技术解决方案，包括传感器数据融合模型、算法优化、评测方法和标准等。
2.设计并实现基于MATLAB的目标跟踪算法和数据融合模型，验证算法的有效性和性能。
3.搭建目标跟踪系统的硬件平台，进行系统实现和测试，提供数据分析和预警功能，体现研究成果的实用性和可行性。
4.撰写研究报告，展示研究成果和发现，包括研究背景、目标、方法、结果和结论等，文章长度不少于15000字。
六、研究参考文献
[1]马冠华,田宝洁,刘劲.多传感器数据融合中的目标跟踪技术综述[J].现代电子技术,2017,40(4):53-58.
[2]杨成福,张晓山,阳静.多传感器数据融合目标跟踪综述[J].电子技术应用,2015,41(5):1-6.
[3]LiH,HuangK,NevatiaR.Learningtoassociate:HybridBoostedmulti-targettrackerforcrowdedscene[C]//CVPR,2009:2953-2960.
[4]RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2017,39(6):1137-1149.
[5]ZhangT,XiaY,LiuX.Multi-ObjectTrackingviaConstrainedLocalMaximumWeightClique[C]//ICASSP,2019:3432-3436.