基于MATLAB的多传感器数据融合算法集成平台发布

资 源 简 介

该项目实现了一个综合的多传感器数据融合框架，涵盖运动学和决策级别处理，集成Kalman滤波、D-S证据理论与模糊逻辑等核心算法，适用于目标跟踪与不确定性决策分析。

详 情 说 明

多传感器数据融合算法集成平台 (MSDF-Algorithm-Platform)

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的多传感器数据融合算法集成平台。平台实现了从数据级到决策级的完整融合处理框架，特别针对航空航天领域的高精度、高实时性需求进行了优化。通过模块化设计整合了主流的多传感器融合算法，为研究人员和工程师提供了一套完整的算法验证、性能评估和可视化分析工具。

平台支持三种核心融合级别：运动学级别融合（目标跟踪与状态估计）、决策级别融合（不确定性推理）以及图像级别融合（多模态图像处理），可广泛应用于军事防御、生物医学成像、环境监测等复杂场景。

功能特性

• 三级融合架构：完整覆盖数据级、特征级和决策级融合流程
• 运动学融合模块：集成Kalman滤波系列算法（标准KF、EKF、UKF）实现目标状态估计与轨迹跟踪
• 决策融合模块：包含D-S证据理论、模糊逻辑等不确定性推理方法，支持多源信息决策融合
• 图像融合模块：提供像素级和特征级图像融合技术，支持多光谱/高光谱图像增强处理
• 性能评估体系：内置精度评估、实时性分析和鲁棒性测试模块，支持多算法对比验证
• 可视化展示：生成轨迹对比图、置信度曲线、融合效果图等多种分析图表
• 航空航天优化：针对高速运动目标跟踪与复杂环境感知进行了专项算法优化

使用方法

1. 数据准备：配置传感器参数文件，导入雷达、红外、GPS等时间序列数据或多模态图像序列
2. 系统配置：在配置文件中选择融合算法（如Kalman滤波类型、证据理论组合规则等），设置相关阈值参数
3. 运行平台：执行主程序启动融合处理流程，平台将自动完成数据预处理、算法执行和结果生成
4. 结果分析：查看生成的融合结果报告和可视化图表，使用性能评估模块进行算法对比分析
5. 参数调优：根据评估结果调整算法参数，重新运行以获得更优的融合性能

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux Ubuntu 16.04+, macOS 10.14+
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：内存≥8GB，处理器≥Intel i5，用于图像处理时建议配备独立显卡

文件说明

main.m文件作为平台的核心控制模块，负责统筹整个数据融合处理流程。其主要功能包括系统初始化配置的加载与解析、多源传感器数据的统一调度与预处理、根据用户设定调用不同级别的融合算法（运动学跟踪、决策推理或图像融合）、协调各算法模块间的数据传递与时序同步、执行融合结果的精度评估与性能分析，并最终生成完整的可视化报告与输出数据。该文件通过模块化集成确保了平台的可扩展性与算法组合的灵活性。