作者：刘志强,张光林,郑曰文,贺晓宇 单位：中国汽车工程学会 出版：《汽车工程》2020年第07期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFQCGC2020070030 DOC编号：DOCQCGC2020070039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种分布式软决策数据融合系统的性能分析》PDF+DOC2000年第01期 相明,王昭,李宏,赵俊渭 《多传感器信息融合技术研究与展望》PDF+DOC2014年第24期 刘福 《多传感器信息融合技术》PDF+DOC1996年第01期 周荫清,洪信镇 《多传感器多目标状态信息融合》PDF+DOC1996年第05期 李建勋,敬忠良,戴冠中 《基于模糊神经网络和D-S推理的智能特征信息融合研究》PDF+DOC1997年第02期 敬忠良,杨永胜,李建勋,戴冠中 《信息融合在水环境监测中的应用》PDF+DOC2003年第02期 林志贵,徐立中,沈祖诒,黄凤辰 《基于多传感器与数据融合技术的研究》PDF+DOC2002年第09期 王会清,韩艳玲 《毫米波/红外复合制导信息融合技术研究》PDF+DOC2010年第11期 董鹏,贺元军,周军,卢晓东 《多传感器信息融合技术在焊接中的应用及展望》PDF+DOC2009年第01期 陈善本,陈波,马宏波,林涛 《多传感器模糊信息融合算法在煤矿瓦斯监测中的应用》PDF+DOC2013年第04期 杨济豪,张自友

    • 针对单一传感器对目标车辆识别准确率低的问题，提出一种基于毫米波雷达和摄像头信息融合的目标跟踪方法，同时，基于扩展信息融合(EIF)和无迹信息融合(UIF)原理建立了检测无迹信息融合(CUIF)算法，对多传感器信息进行融合。CUIF算法采用分布式融合结构，将来自不同传感器的轨迹相互关联并融合以获得目标轨迹，并利用分布式检测系统对获取的传感器延迟信息进行实时系统状态补偿，从而解决了单传感器信号延迟、丢包等问题。通过CarSim与Simulink联合搭建仿真和试验平台对所研究的融合模型进行算法验证。试验结果表明，CUIF算法的目标丢失率比EIF和UIF减少了10%以上，它将时间延迟缩短至5 ms，满足系统对实时性的要求。

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