多传感器非线性系统序贯观测融合二阶扩展卡尔曼滤波器

对多传感器非线性系统提出了一种序贯观测融合二阶扩展卡尔曼滤波(Second-order Extended Kalman Filter,SOEKF)算法。该算法的中心思想是根据传感器观测数据到达融合中心的先后次序依次进行处理。研究表明,提出的序贯观测融合SOEKF算法比集中式观测融合EKF算法具有更高的精度;与集中式观测融合SOEKF算法精度相当,且具有更低的计算复杂度。目标跟踪系统的仿真验证了算法的有效性。

多传感器非线性系统的序贯观测融合扩展卡尔曼滤波器

针对多传感器非线性系统,提出了一种序贯观测融合扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法,其主要思想是根据传感器观测数据到达滤波器的先后次序依次进行融合处理。研究表明,提出的序贯观测融合EKF算法与传统的最优集中式观测融合EKF算法估计精度相当,且具有更低的计算复杂度,目标跟踪系统的仿真验证了所提算法的有效性。