科目代码：3402
科目名称：多传感器信息融合
一、 考试的总体要求
掌握多传感器信息融合的基本概念、信息融合级别;掌握线性系统的Kalman滤波技术;掌握主观Bayes方法和Dempster-Shafer(D-S)证据理论两种不确定推理方法;掌握数据关联的过程和关联方法;掌握多传感器信息融合系统功能和结构模型;掌握航迹管理和航迹的初始算法及航迹关联方法。
二、 考试的内容
1.多传感器信息融合的基本概念，基本原理和信息融合的级别。
2. 状态估计技术-Kalman滤波技术，滤波器的初始化，扩展Kalman滤波。
3. 主观Bayes方法的推理过程;Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基本概念，基于证据理论的决策。
4.信息融合系统的功能模型，结构模型，包括检测级融合结构、位置融合结构和目标识别融合结构。
5. 多传感器信息融合关联时的数据准备;数据关联过程;数据关联门的选择;数据关联方法，包括最邻近方法、基于概率统计的概率数据关联和联合概率数据关联。
6. 航迹管理和航迹的初始算法;航迹关联方法，包括加权和修正航迹关联算法和序贯航迹关联算法。
三、 考试的题型
理论分析、设计、计算、工业应用。
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