应用统计线性回归的系统误差最大似然配准

针对协同多传感器系统探测目标过程中存在着非随机系统误差的问题,提出一种基于统计线性回归的最大似然配准算法。首先通过联合最大化目标状态和系统误差的似然函数,建立多传感器系统的配准方程;然后利用一组不完全相同的回归点处理非线性量测转换的线性化问题,通过统计线性回归,构建目标状态关于去偏量测的回归方程,并得到投影后目标状态的前二阶统计特性;最后利用似然最大化迭代求解配准方程,实现对系统误差和目标状态的联合估计。仿真结果表明,基于统计线性回归的最大似然配准算法能在各观测维度上实现多个传感器的配准,且相比经典最大似然配准算法具有更高的配准精度和相当的计算复杂度。