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密度多传感器多目标跟踪算法研究

同时,随着信息处理技术和传感器技术的发展,人们开始尝试使用多个传感器来估计目标的运动状态,试图利用更多的量测信息来降低环境对目标跟踪造成的影响。如何将多个传感器的量测数据进行有机融合,得到比单个传感器更优越的跟踪性能,是多传感器多目标跟踪领域的难点和热点。近年来,基于随机有限集理论的多传感器多目标跟踪方法开始受到研究学者的关注。

这类方法采用串行系统结构,并把多目标状态集合和传感器量测集合分别建模为随机有限集集合,从而将多传感多目标状态估计问题转化为多个单传感器贝叶斯滤波问题,有效避免了多传感器融合中的量测数据关联以及传统多目标跟踪方法中的目标与量测之间的关联,是一种解决复杂环境下多目标跟踪的新途径。本基于随机有限集理论以及概率假设密度(PHD)滤波,对多传感器多目标跟踪方法展开了深入的研究,取得的主要成果如下:1.关于检测概率引起的传感器更新顺序问题。在迭代形式的多传感器PHD(Iterated corrector PHD,IC-PHD)滤波中,跟踪结果的好坏主要取决于后一个更新传感器的检测概率。当该传感器的检测概率较低时,极易造成整个多传感器系统发生漏检。

一种新型的高灵敏度磁探测器

磁电阻/超导复合式磁传感器作为一种新型的高灵敏度磁探测器， 其探测精度目前已接近SQUID器件并已达到fT 量级。同时这类传感器又具有体积小、结构简单、工艺成熟、便于大规模生产等优势，使其在未来发展潜力巨大。就该复合式磁传感器而言，进一步提升器件的探测精度是其未来研究发展的主要方向。

一方面，继续减小超导磁场放大器的狭窄区域宽度至1 μm以下，同时增大磁场放大器的有效面积都可以将磁场放大倍数继续提升至几千甚至上万倍，但是同时会对传感器的工作区间以及小型化造成影响。另一方面，使用灵敏度更高的磁电阻传感器件(TMR、巨磁阻抗器件(GMI)等[35])，将有望使得该复合式传感器的磁场探测精度达到1fT，甚至0.1 fT 的量级。

传感器通常由哪几部分组成？

传感器是一种以一定的度把被测量转换为与之有确定对应关系的,便于应用的某种物理量 的测量装置.传感器的功用是：

一感二传.组成：传感器一般是由抄敏感元件、传感元件和转换电路三部分组成

敏感元件：直接可以感受被测量的变化,并输出与被测量成确定关系的元件

转换元件：敏感元件的输出就是转换元件的输入,它把输入转换成电路参量

基本转换电路：上述的电路参量进入基本转换电路中,就可以转换成电量输出.传感器只完成被测参数到电量的基本转换。

拓展资料：

传感器实际上是一种功能块，其作用是将来自外界的各种信号转换成电信号。传感器所检测的信号近来显著地增加，因而其百品种也极其繁多。

为了对各种各样的信号进行检测、控制，就必须获得尽量简单易于处理的信号，这样的要求只有电信号能够满足。电信号能较容易地进行放大、反馈、滤波、微分、存贮、远距离操作等。因此作为度一种功能块的传感器可狭义的定义为：“将外界的输入信号变换为电信号的一类元件。