基于多传感器信息融合在状态估计上的应用

Application of State Estimation Based on Multi-Sensor Information Fusion

利用测量系统采用单一传感器对测量系统获取观测数据,通过经典卡尔曼滤波算法对观测数据进行估计。在对复杂多变的环境中利用多种传感器所测量的数据进行融合分析,针对不同结果的观测数据,建立数学模型,用方差大小来衡量每个传感器的精度性,对获取到不同的观测数据进行观测融合,采用集中式融合和分布式融合方法,分布式融合运用矩阵分析把高维观测向量通过加权最下二乘法得到低维观测向量,采用分布式融合既降低了计算复杂度,又增加了系统测量估计的精度。利用仿真模拟出不同参数系统,验证了多传感器融合比单一传感器估计精度高。