CirroData-MDC跨域大数据平台遵循逻辑集中、物理分散的原则，实现数据的统一采集、存储、管理、运营和服务。一般来说，正在研究的传感器主要包括雷达/超声波和摄像头（包括RGB-D、红外摄像头）、激光雷达和GPS/IMU。然后，应用城市交通场景中的真实数据集来展示JIPDAINAD的性能。 FSBTA集成数据时，数据的抽象级别介于FSBCF和FSBMD之间。

根据是否存在移动单元[68]，激光雷达可分为三种类型：飞行时间（TOF）、三角测量激光雷达和相位测距激光雷达。主流是TOF激光雷达系统。在[157]中，提出了一种称为PDA反馈PF（PDA-FPF）的算法来解决数据关联不确定性，这表明PDA-FPF的性能接近理想的JPDA。

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参考文献[89]将最近邻数据关联（NNDA）和JPDA方法与交互式多模型（IMM）和扩展KF（EKF）相结合来处理目标跟踪和数据关联，并对它们的性能进行了评估和分析。在提取ROI之后，许多研究将机器学习方法应用于进一步的感知任务。 FSBMD方法通常包括主观贝叶斯概率推理方法、Dempster-Shafer（D-S）、基于证据理论的推理方法、人工智能（AI）方法和模糊子集理论方法。

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在参考文献[125]中，JIPDAIS用于管理多个目标的出现和消失。目前，MSHIF技术已广泛应用于故障检测、遥感、人体健康监测、机器人系统、人机交互、目标识别与跟踪、同步定位与建图（SLAM）、高级驾驶辅助系统（ADAS）等领域。 ）。

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此外，参考文献[140]提出了更通用的模型，包括等速度（CV）、等加速度（CA）、等转弯速率和速度（CTRV）、等转弯速度和加速度（CTRA）、等曲率和加速度（CCA）以及恒定的转向角度和速度(CSAV)。改进的算法包括广义标记多伯努利（GLMB）滤波器、基数PHD（CPHD）、多目标多伯努利滤波器和广义标记多伯努利（GLMB）滤波器。

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本文将激光雷达放置在高地以获得更大的全球交通信息，DSRC利用目标定位和实时接收信息。文献[81]采用DSRC与周围车辆进行通信，通过车辆动力学模型和制动系统动力学来确定车辆的实时状态，防止与其他车辆发生追尾事故，说明了车辆的可靠性。 DSRC 通信性。缓存有效期即数据更新周期，用于定期更新所有卡片、卡片数据集、ETL、JOIN等与数据集相关的数据。

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