贝叶斯滤波：贝叶斯滤波是一种基于概率统计理论的数据处理方法，广泛应用于传感器融合领域。通过建立数学模型，预测目标物体位置并修正误差，从而提高跟踪和定位的准确性。卡尔曼滤波：卡尔曼滤波是一种递归算法，可以预测目标对象的状态，并根据观测数据进行调整和修正。它可以有效地处理传感器噪声、非线性特性等问题，并实现对目标状态的准确跟踪。神经网络：神经网络是一种机器学习技术，通过训练来识别模式和关系，并进行数据分类和处理。在传感器融合中，神经网络可以被用来判断和解释传感器数据之间的相关性和联系，实现更为准确和可靠的目标跟踪和定位。