课程名称

多传感器融合

课程编号

S2035007

英文名称

Multisensor Fusion

授课教师姓名

董峰/谭超

授课教师职称

教授/副教授

开课单位

电气与自动化工程学院

开课学期

春季

学时

32

学分

2

授课方式

课程形式采用教师课堂授课与学生文献检索、学习报告和课堂讨论相结合方式。在教师讲授基本概念、原理和方法的基础上，要求学生结合所从事的研究方向，从某一具体的多传感器融合的方法、模型和算法出发，采用分组学习、总结报告和全体参加讨论的形式完成课程学习。

课程内容简介

多传感器融合是指把分布在不同位置的多个同类或不同类的传感器所提供的局部不完整观察量加以综合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确定性，以形成对系统环境相对完整一致的感知描述，从而提高智能系统决策、规划、反应的快速性和正确性，同时也降低决策风险。

该课程的目的是让学生掌握多传感器融合技术的基本内容和研究方法，建立多源检测信息获取和数据分析的理论体系，探讨该技术在过程系统及参数检测中的应用方法。课程主要内容包括：

（1）多传感器融合的基本概念、特点及主要应用；

（2）多传感器融合的主要结构、类型和基本理论；

（3）多传感器融合的主要方法、模型和典型算法；

（4）多传感器融合技术在过程检测系统的应用。

考核方式（闭卷考试、开卷考试或文献综述等）

要求学生完成课堂报告、提出问题、回答问题和最终的学习报告，考核成绩以四方面的综合成绩评判。

教材

1.   H.B.   Mitchell, Multi-Sensor Data Fusion: An Introduction, Springer, 2007.

2. M.E. Liggins, D.L. Hall, J. Llinas, Handbook of Multisensor Data Fusion: Theory   and Practice (Second Edition), CRC Press, 2007.

主要参考书目及文献

1. E. Waltz, J. Llinas,   Multisensor Data Fusion, Artech House Inc., 1990.

2. I.R. Googman, R.P.S. Mahler,   H.T. Ngutyen, Mathematics of Data Fusion，Kluwer Academic   Publishers,   1997.