目标估计

目标估计（target estimation），工学-控制科学与工程-系统辨识、建模与自适应控制-信息融合-信息融合功能模型-JDL模型-目标估计，为更高级别的融合过程提供辅助决策信息的方法。目标估计主要功能包括数据配准、数据关联、跟踪和身份估计等。所谓数据配准，就是将时域上不同步，空域上属于不同坐标系的多源观测数据进行时空配准，从而将多源数据纳入一个统一的参考框架中，即将各传感器的观测值变换为公共坐标系，包括坐标变化、时间变换和单位转换等，为数据融合的后期工作进行铺垫。数据关联主要处理分类和组合等问题，将隶属同一数据源的数据集组合在一起，被分类的每一组传感器数据代表某一目标。跟踪是融合各传感器信息，获得最佳融合航迹。身份估计是综合与身份有关的数据进行身份识别。在关联量测与跟踪的基础上，估计目标的状态。例如，空间位置和速度；对传感器数据进行特征提取和处理估计目标的身份。其中目标的状态估计即传统JDL模型中的位置融合。在目标的状态估计之前，需要对目标进行检测，判断目标的有无，或区分不同目标。目标检测主要采用假设检验方法，包括二元假设和多元假设。