基于迭代卡尔曼滤波的传感器数据融合仿真

在对运动系统进行实时动态姿态信息检测过程中,常常需要加速度计、陀螺仪等多个惯性传感器的协同工作,因此需要对多传感器的输出数据进行融合处理。卡尔曼滤波法是其中常用的一种数据融合算法。该算法的滤波融合精度,直接影响了运动系统姿态信息的精度与实时性。在研究传统的卡尔曼滤波算法的基础上,仿真分析了过程噪声协方差矩阵、测量噪声协方差矩阵对于卡尔曼滤波算法的滤波精度、响应时间的影响,提出了一种基于数据迭代法的卡尔曼滤波融合算法。该算法将多传感器数据融合后的输出再次进行迭代运算,实现了较好的融合效果。仿真实验结果表明,相较于传统的卡尔曼滤波算法,所提出算法的复杂度低,实时性好,同时滤波精度大幅提升。