研究目的
通过融合来自测量特定手机多普勒频移的射频接收器星座的数据与多光谱视频跟踪器的输出，来定位和追踪特定目标。
研究成果
该算法成功地将细胞辐射与多光谱视频跟踪器中的对应目标相关联，但测量不确定性和运动模式会影响正确关联率。在低测量不确定性下，从最可能的背景目标中识别出正确多光谱目标的置信度较高，并且在所有不确定性水平下，超过一半的目标的置信度始终保持较高。
研究不足
测量不确定性和运动模式会影响正确的关联率。算法的性能会随着不确定性的增加而下降。
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通过融合蜂窝信号多普勒差分与多光谱视频跟踪器实现目标定位与追踪
DOI：10.3390/s18113687
期刊：Sensors
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
我们提出了一种算法，用于融合射频传感器阵列检测到的蜂窝信号辐射数据与多光谱视频跟踪器的输出，从而对携带特定手机的移动目标进行定位和追踪。射频传感器测量运动中蜂窝信号产生的多普勒频移，并计算所有传感器对之间的多普勒差分值。多光谱视频跟踪器采用高斯混合模型检测前景目标，并通过SIFT特征实现视频序列中的目标追踪。该算法通过将射频传感器的多普勒差分值与多光谱跟踪器输出计算的理论多普勒差分值相关联来实现数据融合，通过计算绝对差值和均方根差值来关联两个传感器系统的多普勒差分值。我们在包含多个移动车辆的城市场景合成数据集上评估了算法性能，结果表明：当测量不确定性较低且存在有利运动模式时，该融合算法能正确关联蜂窝信号与对应的视频目标；对于几乎所有目标，该算法都能以高置信度从最可能的背景目标中，将信号与正确的多光谱目标相关联。
作者：
Casey D. Demars，Michael C. Roggemann，Adam J. Webb，Timothy C. Havens
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