• filtro di Kalman
• gridlocking
• limite di Cramer-Rao
• polarizzazione

Questo lavoro di tesi affronta le tecniche per la risoluzione del problema del gridlocking e fornisce un'implementazione software con utilizzo del filtraggio di Kalman. Negli ultimi anni l’interesse per l’integrazione di sensori stand-alone in sistemi multisensore per ambienti di comando, controllo e comunicazioni è cresciuto notevolmente. Questo metodo consente di ottenere una capacità di tracking più accurata e una migliore sorveglianza integrando sensori stand-alone già esistenti piuttosto che svilupparne dei nuovi incrementando i costi realizzativi.
La tecnologia dei sistemi multisensore cresce rapidamente, sono disponibili sistemi sempre più complessi e sofisticati che forniscono grandi quantità di dati, quindi sono necessarie elaborazioni avanzate delle informazioni.
Per poter ottenere i benefici dell’integrazione multisensore bisogna risolvere alcuni problemi derivanti proprio dalla combinazione di più sensori in un unico sistema; in particolare, è di fondamentale importanza effettuare correttamente il processo di gridlocking.