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【数据融合】MATLAB源码：结合AIS与雷达的多传感器轨迹融合.zip

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简介：
本资源提供了一套基于MATLAB的源代码，用于实现AIS和雷达数据的集成处理，旨在优化海上目标跟踪系统的性能。通过先进的算法将不同类型的传感器信息有效融合，以提高定位精度及可靠性。 基于AIS和雷达的多传感器航迹融合matlab源码.zip

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  • 【数据融合】MATLAB源码：结合AIS与雷达的多传感器轨迹融合.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB的源代码，用于实现AIS和雷达数据的集成处理，旨在优化海上目标跟踪系统的性能。通过先进的算法将不同类型的传感器信息有效融合，以提高定位精度及可靠性。 基于AIS和雷达的多传感器航迹融合matlab源码.zip
     
  • 【数据融合】MATLAB源码实现基于AIS与雷达的多传感器航迹融合.md
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    本文介绍了在MATLAB环境下使用源代码进行数据融合的方法，具体针对AIS和雷达两种不同传感器的数据，实施多传感器航迹融合技术。通过结合这两种传感器的优势，能够提高目标跟踪精度和可靠性，在航海、军事等领域具有广泛应用价值。 【数据融合】基于AIS和雷达的多传感器航迹融合matlab源码 本段落档提供了使用MATLAB实现的基于AIS（自动识别系统）和雷达的多传感器航迹融合方法的相关代码。该技术可以有效提高海上交通监控系统的准确性和可靠性，通过结合不同类型的传感器数据来优化目标跟踪性能。
     
  • 多传感器融合与轨迹关联-Multi-Sensor-Fusion-master
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    本项目Multi-Sensor-Fusion-master专注于研究和实现多传感器数据融合技术及目标轨迹关联算法，旨在提升复杂环境下的感知精度与系统鲁棒性。 多传感器融合介绍：这是针对一门课程作业的描述，该课程主要探讨多传感信息融合技术。 在基于线性状态转移方程的情况下，本课程涵盖了集中式与分布式两种模式下的多传感器信息融合方法。具体包括以下内容： - 卡尔曼滤波（Kalman Filter） - 简单凸组合融合算法 - 高斯噪声处理 - 误差椭圆分析 - 序贯集中式融合 此外，课程还涉及航迹关联PDA技术，并设定了Pg = Pd = 1的参数简化模型。运算预报仍然采用卡尔曼滤波方法，但在更新和进行轨迹关联时，则使用概率与全概公式。 以上便是这门关于多传感器信息融合课程的主要内容概述。
     
  • MATLAB中的多传感器数据融合
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    本文章探讨了在MATLAB环境中实现多传感器数据融合的技术与方法，旨在提高系统感知精度和可靠性。通过集成多种传感器的数据，分析并展示了如何利用MATLAB工具箱进行有效的数据处理、滤波及信息融合。适合科研人员和技术爱好者深入学习。 资源包括《Multi-Sensor Data Fusion with MATLAB》电子书以及相关的MATLAB代码。
     
  • MATLAB中的多传感器数据融合
    优质
    本论文探讨了在MATLAB环境下实现多传感器数据融合的技术与方法，旨在提高信息处理精度和系统的可靠性。通过分析不同传感器的数据，并采用先进的算法进行数据整合，以达到更好的决策支持效果。 Multi-Sensor Data Fusion with MATLAB
     
  • D-S多传感器信息融合Matlab实现.zip_D-S传感器_信息融合_数据融合_数据融合算法_证据理论Matlab
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    本资源为基于Matlab实现的D-S证据理论下的多传感器信息融合技术，适用于研究和开发中的信息与数据融合问题。包含详细代码及注释。 D-S证据理论数据融合算法的基础程序可以进行修改。这段文字描述的内容与特定的编程实现或算法框架有关，但不包含任何外部链接、联系人电话号码或即时通讯工具信息等细节。
     
  • MATLAB代码-数据融合实例：传感器融合示例
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行传感器数据融合的实例代码，旨在展示如何结合来自多个传感器的数据以提高估计精度和可靠性。 数据融合的MATLAB代码示例涉及传感器融合与因子图实验的应用场景。该示例包含了以下类型的数据：全球定位系统（GPS）、国际货币联盟晴雨表、相机功能轨迹导航以及各种传感器信息，这些数据以特定格式进行存储。 感谢FFI同事允许共享这些资源！ 提供的可执行文件包括： - 绘制原始数据。 - GPS和IMU的批量融合处理。 - 实现固定滞后算法的GPS与IMU数据融合。 - 利用ISAM2技术实现GPS、IMU与其他传感器的数据整合。 以下为Ubuntu系统下安装依赖项的具体步骤： 1. 安装编译器，cmake，curl及git工具： ``` sudo apt install -y build-essential cmake curl git wget ``` 2. 安装Eigen库及相关数学计算支持包（如BLAS和LAPACK）: ``` sudo apt install -y libblas-dev liblapack-dev libeigen3-dev ``` 3. 获取并安装Sophus库： 使用Git命令克隆GitHub上的Sophus代码仓库，然后进行编译与安装。 在开始项目之前，请根据实际需求选择合适的部分，并按照上述指导完成环境搭建。
     
  • 数据融合MATLAB代码-扩展卡尔曼滤波器与传感器融合: 带传感器融合的扩展...
    优质
    本项目提供基于MATLAB的数据融合代码，重点在于使用扩展卡尔曼滤波器进行传感器融合，旨在优化多传感器系统的估计精度和鲁棒性。 在该项目中使用了具有传感器融合功能的扩展卡尔曼滤波器（EKF）来处理数据融合任务，并利用该算法估计带有噪声的激光雷达与雷达测量值的目标运动物体的状态信息。 项目采用Term2Simulator作为模拟环境，其中包含两个文件用于Linux或Mac系统进行设置和安装。对于Windows用户，则可以考虑使用Docker、VMware或者直接安装uWebSocketIO来完成相关配置工作。关于如何在不同平台下正确地安装与运行此软件，请参考EKF项目课程中的相应指南。 当所有必要的环境搭建完成后，可以通过以下步骤构建并启动主程序： 1. 在项目的根目录中执行 `mkdir build` 命令创建一个名为build的文件夹。 2. 执行 `cd build` 进入新生成的文件夹。 3. 使用命令 `cmake ..` 来配置和准备编译环境。 4. 最后，通过运行 `make` 以及 `. /扩展KF`（注意这里的路径可能需要根据实际情况调整）来完成构建过程并启动程序。 下面是一张使用模拟器中的Lidar与Radar数据跟踪车辆位置及速度的EKF屏幕截图。图中蓝色和红色点分别代表Lidar和Radar测量值，而绿色点则表示基于这些传感器信息估计出的目标汽车的位置变化情况。 此项目的运行流程大致如下：`Main.cpp` 文件负责读取输入的数据并将传感器测量结果传递给 `FusionEKF.cpp`；后者接收到数据后进行相应的处理与融合工作。
     
  • D-S算法多传感器信息融合的MATLAB实现_传感器融合_信息融合_matlab
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    本文介绍了D-S证据理论在多传感器信息融合中的应用，并详细阐述了其在MATLAB环境下的实现方法，为传感器数据处理提供了新的思路和技术支持。 多传感器融合算法能够处理多个传感器的数据，相比单一传感器数据更为有效。
     
  • 基于MATLAB的数据融合代码-Extended_Kalman_Filter：展示激光雷达与雷达传感器融合的扩展卡尔曼滤波器实现
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    本项目使用MATLAB开发，通过扩展卡尔曼滤波器技术实现了激光雷达和雷达数据的高效融合，为精确导航和定位提供了强大支持。 数据融合MATLAB代码Term2-项目1：扩展卡尔曼滤波器（作者：阿杰·派迪） 该项目的目标是实现一个能够整合雷达与激光雷达传感器数据并进行目标跟踪的扩展卡尔曼滤波器。 文件结构： ReadMe.md 文件 main.cpp 文件，这是一个由Udacity提供的主要可执行程序。它负责循环读取输入文件中的测量值，并调用融合扩展卡尔曼滤波器以获取预测输出结果。 FusionEKF.h 和 FusionEKF.cpp 文件包含实现的融合扩展卡尔曼滤波器代码。首先设置雷达和激光雷达初始化矩阵，然后根据传感器类型选择相应的卡尔曼滤波器进行处理。 kalman_filter.h 和 kalman_filter.cpp 文件则实现了预测步骤与测量更新步骤的具体内容。 Tools.h 和 tools.cpp 提供了实用工具类以计算均方根误差（RMSE）及雅可比矩阵等。 描述： 简单的卡尔曼滤波器通常用于通过持续利用传感器提供的测量值来不断更新状态预测，从而实现对目标位置和速度的追踪。以下为一个简化的伪代码示例： # 初始化状态 x = [p, v] # 状态包括位置（position）与速度（velocity）。