二维多传感器误差配准算法分析

针对二维多传感器误差配准问题,研究目前已有的典型的系统误差估计算法,包括实时质量控制法、最小二乘法、广义最小二乘法、基于Kalman滤波的实时误差配准算法和精确极大似然法等.首先分析比较这几种算法的模型和原理,然后建立一个合理的仿真环境对各种算法中的系统误差估计性能进行仿真比较,最后分析各个算法的性能及其优缺点,为实际应用中根据不同环境选择不同算法提供一种可靠的参考依据.

三维传感器极大似然配准算法

基于测量噪声的影响,提出一种精确极大似然法(EML)。配准估计是通过求最大似然函数获得的。说明了EML准则包含两类部分可分变量(实际目标位置和传感器配准误差),提供了两步递归优化算法,并通过计算机仿真证明了极大似然算法用于多传感器配准处理的估计精度高,适用的范围广,解决了最小二乘配准算法中存在的局限性;当多个传感器相距较远时,该算法明显优于传统的最小二乘配准算法。