两种异步多传感器数据融合算法的比较

Comparison of two kinds of asynchronous multi-sensor data fusion algorithm

多传感器数据融合目前已经广泛应用于多个领域,其能够使测量更加准确,提高系统的可信度和可靠性。Kalman滤波和最小二乘滤波是数据融合的两种算法,本文通过对同一目标采用同样测量系统先进行最小二乘构造伪量测,再进行Kalman滤波计算出状态估计值,然后进行融合仿真实验,比较数据融合前后的状态估计值,结果显示融合后的状态估计值与融合前相比更加接近真实值。因此,多传感器数据融合能增加测量系统的准确性与可信度。