📡 多传感器融合 · 评估指标
📘 30 章完整目录
🎯 友好色系
🧩 点击跳转章节
⭐ 性能评估体系
1
绪论：多传感器融合的定义、发展历程与核心挑战
背景与挑战
2
融合系统架构：集中式、分布式与混合式架构的对比分析
架构对比
3
性能评估基础：评估的目的、原则与通用流程
评估框架
4
精度指标（上）：均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）
RMSE · MAE
5
精度指标（下）：圆概率误差（CEP）、距离误差与角度误差
CEP · 角度
6
一致性指标：归一化估计误差平方（NEES）、平均归一化误差平方（ANES）
NEES · ANES
7
信息指标：信息熵、互信息与信息增益
熵 · 互信息
8
实时性指标：处理延迟、吞吐量与时间戳同步误差
延迟 · 吞吐
9
鲁棒性指标：传感器故障下的性能退化率、抗干扰能力
故障 · 抗干扰
10
可扩展性指标：传感器数量增加时的计算复杂度与通信开销
扩展 · 复杂度
11
可信度指标：置信度评估、决策可靠性分析
置信 · 可靠性
12
目标跟踪场景指标：跟踪起始时间、航迹纯度、目标丢失率
跟踪场景
13
定位与导航场景指标：定位精度、航向误差、定位可用性
定位导航
14
环境感知场景指标：检测率、虚警率、分类准确率
感知指标
15
数据关联性能指标：关联正确率、关联歧义度
数据关联
16
状态估计性能指标：估计偏差、估计一致性、Cramér-Rao下界
状态估计
17
融合增益评估：融合后精度提升率、信息冗余度降低率
融合增益
18
仿真验证方法：蒙特卡洛仿真、半实物仿真与数据集回放
仿真方法
19
实车/实飞测试方法：场地测试、路测与飞行试验设计
实车实飞
20
评估工具与平台：MATLAB/Simulink、ROS2、CARLA等
工具平台
21
评估指标体系构建：层次分析法（AHP）与多指标综合评分
AHP · 综合
22
传感器特性对评估的影响：噪声模型、视场角、更新率
传感器特性
23
时间同步误差对性能的影响：时间戳对齐精度与插值方法
时间同步
24
空间对齐误差对性能的影响：标定误差、坐标系转换精度
空间对齐
25
通信约束对性能的影响：带宽限制、丢包率与延迟抖动
通信约束
26
典型融合算法评估对比：卡尔曼滤波、粒子滤波、图优化
算法对比
27
深度学习融合方法的评估：端到端学习与可解释性评估
深度学习
28
评估结果的可视化与报告：误差曲线、散点图、混淆矩阵
可视化
29
评估标准与规范：ISO、IEEE相关标准与行业最佳实践
标准规范
30
课程总结与未来展望：多模态大模型、联邦学习与评估新挑战
总结 · 展望