Bei der Anwendung moderner Zielverfolgungs- und Sensordatenfusionsverfahren, die hochentwickelte Sensorsysteme nutzen und auch unter erschwerten operationellen Einsatzbedingungen arbeiten, muss neben den aktuell einströmenden Sensordaten selbst auch das verfügbare Hintergrundwissen in den Fusionsprozess einfließen. Insbesondere ist jede Information über das kinematische Verhalten der zu verfolgenden Ziele (adaptives Tracking mit Multifunktionsradar, Verfolgung von Bodenfahrzeugen aus der Luft oder Missile-Tracking unter Störbedingungen) sowie die charakteristischen Eigenschaften der zugrundeliegenden Sensorsysteme und des aktuell aufzuklärenden Szenarios zu berücksichtigen. Hintergrundwissen über die Eigenschaften der verwendeten Sensoren ermöglicht insbesondere die Nutzung 'negativer Sensorevidenz'. Unter diesem Begriff wird die Gesamtheit aller Schlussfolgerungen verstanden, die man aus erwarteten, aber tatsächlich ausbleibenden Sensordetektionen ziehen kann. Neben der Verarbeitung der Messdaten selbst schließt dies die Verwendung verfeinerter Sensormodelle ein, in denen Hintergrundinformation über die Sensoreigenschaften formuliert ist. Wie sich zeigt, können dadurch Positions- und Geschwindigkeitsschätzungen der zu verfolgenden Ziele verbessert werden. Anhand ausgewählter Beispiele wird erklärt, wie die Kenntnis über einen fehlgeschlagenen Detektionsversuch einen wertvollen Sensor-Ouput darstellt und mit welchen Methoden er ausgewertet werden kann.


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