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La majorité des chercheurs du partenaire Lockheed-Martin travaillent dans le domaine de la fusion de données provenant de senseurs dissimilaires. Cette fusion permet d'améliorer l'identification de la plateforme visée par un raisonnement évidentiel (e.g. Bayesien ou Dempster-Shafer) et d'améliorer le pistage en fusionnant les contacts radars de senseurs 2-D de courte portée (CP), de longue portée (LP) et des senseurs possiblement 3-D (IFF). Cette amélioration est visible dans le diagramme comme suit: en haut à gauche le radar CP seul, et à droite le radar LP seul, tandis qu'en bas à gauche, le CP est fusionné avec le LP et à droite la fusion des 3 radars. La ligne continue donne la trajectoire telle que décrite par un unique filtre Kalman donnant une piste décrite dans l'espace a 6 dimensions position-vitesse. Le filtre Kalman (non linéaire dans ce cas-ci) est une version adaptive d'un estimateur optimal et produit une piste plus stable avec une matrice de covariance réduite.
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28 janvier 1998, webmaster@CRM.UMontreal.CA