基于随机集理论的被动多传感器多目标跟踪技术的开题报告1.研究背景随着科技的不断发展，被动多传感器多目标跟踪技术在军事、民用航空、智能交通等领域得到了广泛应用。被动多传感器包括各种传感器，如声音传感器、图像传感器、红外传感器等，它们通过捕获周围环境中的信息，利用跟踪算法实现目标的定位、识别和追踪。多目标跟踪技术主要用于在复杂背景下跟踪多个移动目标，提高目标识别和追踪效率，为后续的决策提供支持。然而，在实际应用中，由于多目标跟踪环境的复杂性，如目标运动的突然变化、目标重叠、目标遮挡等因素的干扰，传感器所得到的信息被混杂了各种干扰，跟踪目标的精度和可靠性难以保证。因此，如何有效地处理多传感器的数据，提高目标跟踪的精度和可靠性，是当前被动多传感器多目标跟踪技术需要解决的重要问题。2.研究目的本研究旨在基于随机集理论，构建了一个基于相对测量的多传感器多目标跟踪算法，解决多传感器数据混杂、信息不完整、目标重叠等问题，实现多目标跟踪的高精度和高可靠性。3.研究内容本研究的主要研究内容包括：（1）研究被动多传感器多目标跟踪技术的基本原理和相关背景知识，分析现有多目标跟踪算法的不足之处。（2）介绍随机集理论的基本概念和应用，分析其在多目标跟踪中的作用和优势。（3）设计一个基于相对测量的多传感器多目标跟踪算法，将随机集理论与多传感器数据融合技术相结合，提高多目标跟踪的精度和可靠性。（4）通过仿真实验和实际场景验证算法的有效性和可靠性。4.研究意义本研究将解决现有多目标跟踪算法存在的问题，提高目标跟踪的准确性和可靠性，为实际应用提供更好的技术支持。同时，本研究可以为多传感器数据融合领域的研究提供新思路和新方法。5.预期成果本研究预期达成以下成果：（1）设计了一种基于随机集理论的多传感器多目标跟踪算法，并进行串联策略。（2）通过仿真实验和实际场景验证算法精度和可靠性。（3）论文出版发表，取得一定的学术价值。6.研究方法本研究主要采用文献调研、理论分析、算法设计和仿真实验等方法进行研究。（1）文献调研：收集和阅读相关领域的文献和论文，分析现有多目标跟踪算法的不足之处，并汲取优秀的算法思想。（2）理论分析：分析随机集理论的基本概念和应用，并结合多目标跟踪场景，对随机集理论进行深入研究。（3）算法设计：设计基于相对测量的多传感器多目标跟踪算法，并对算法进行优化和改进，提高算法的稳定性和精度。（4）仿真实验：通过仿真实验和实际场景验证算法的有效性和可靠性，对算法进行性能测试。7.研究计划本研究计划采用以下研究计划：（1）前期调研和文献阅读（1个月）（2）随机集理论和多目标跟踪算法分析（2个月）（3）多传感器数据融合算法设计（3个月）（4）算法实现和性能测试（3个月）（5）撰写论文和发表论文（1个月）