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***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。目前应用较为广泛的压力传感器有：扩散硅压阻式压力传感器、陶瓷压阻压力传感器、溅射薄膜压力传感器、电容压力传感器、耐高温特性的蓝宝石压力传感器。

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。当铁磁层的磁矩互相平行时，载流子与自旋有关的散射，材料具有的电阻。

什么是图像传感器

图像传感器，或称感光元件，是一种将光学图像转换成电子信号的设备，它被普遍地应用在数码相机和其他电子光学设备中。早期的图像传感器采用模仿信号，如摄像管（video camera tube）。随着数码技术、半导体制造技术以及网络的疾速开展，市场和业界都面临着逾越各平台的视讯、影音、通讯大整合时期的到来，勾划着将来人类的日常生活的美景。将电阻应变片粘贴在弹性元件特定表面上，当力、扭矩、速度、加速度及流量等物理量作用于弹性元件时，会导致元件应力和应变的变化，进而引起电阻应变片电阻的变化。

以其在日常生活中的应用，无疑要属数码相机产品，其开展速度能够用一日千里来形容。短短的几年，数码相机就由几十万像素，开展到400、500万像素以至更高。不只在兴旺的欧美国度，数码相机曾经占有很大的市场，就是在开展中的中国，数码相机的市场也在以惊人的速度在增长，因而，其关键零部件——图像传感器产品就成为当前以及将来业界关注的对象，吸收着众多厂商投入。以产品类别辨别，图像传感器产品主要分为CCD、CMOS以及CIS传感器三种。伴随着科技进步和信息技术的发展，除了灵敏度之外，人们也对磁传感器的尺寸、稳定性、功耗、制备工艺的简单化等提出了越来越高的要求。

CMOS传感器你知道多少

CMOS传感器采用普通半导体电路常用的CMOS工艺，具有集成度高、功耗小、速度快、本钱低等特性，近几年在宽动态、低照度方面展开疾速。CMOS即互补性金属氧化物半导体，主要是应用硅和锗两种元素所做成的半导体，经过CMOS上带负电和带正电的晶体管来完成基本的功用。这两个互补效应所产生的电流即可被处置芯片记载和解读成影像。本文章简要概述了模拟集成电路的重要性及发展国内外发展现状,在此基础上引出了数模混合集成的霍尔传感器芯片,对霍尔传感器原理、应用和未来发展状况作了详细的描述。