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题名噪声方差未知情况下多传感器航迹融合
被引量:5
- 1
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作者
郝惠娟
秦超英
丁维福
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机构
西北工业大学理学院应用数学系
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期2719-2722,2726,共5页
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文摘
在多传感器信息融合中,已有的航迹融合算法都是在噪声方差已知情况下基于最优的卡尔曼滤波算法的,而实际应用中噪声方差往往是未知的.针对上述问题,基于扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计的滤波方程,研究了噪声方差未知情况下集中式、分布式、混合式多传感器航迹融合方法.并对三种航迹融合算法的跟踪性能和卡尔曼滤波融合算法的性能进行了仿真比较.由于多级式多传感器的航迹融合方法可由本文的方法直接推广,所以只需研究两级的情况就可.
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关键词
噪声方差未知
扩展记忆因子递推最小平方(efrls)估计
航迹融合
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Keywords
without knowledge of noise covariance
extended forgetting factor recursive least squares(efrls) estimator
track fusion
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名多传感器噪声方差未知情况下的异步航迹融合
被引量:1
- 2
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作者
赵威
徐毓
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机构
空军雷达学院
[
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第12期2031-2034,共4页
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文摘
针对分布式多传感器数据融合系统,提出了一种多传感器异步航迹融合算法。现有的多传感器信息融合算法大都基于Kalman滤波器,要求噪声方差已知,并且假定各传感器同步采样,不考虑通信延迟。本文在分布式处理的模式下,基于各传感器在扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计形成本地航迹的基础上,提出了一种融合误差均方差矩阵的迹最小意义下的异步目标航迹融合算法。仿真实验结果表明,这种融合算法是有效的,算法接近集中式融合算法的精度。
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关键词
航迹融合
噪声方差未知
扩展记忆因子递推最小平方(efrls)估计
-
Keywords
track fusion
without knowledge of noise covariance
extended forgetting factor recursive least squares(efrls) estimator
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分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种基于分步式滤波的异步航迹融合算法
被引量:2
- 3
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作者
赵威
徐毓
周政
孙旭光
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机构
空军雷达学院研究生管理大队
[
空军雷达学院科研部
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出处
《空军雷达学院学报》
2009年第1期7-9,25,共4页
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文摘
针对分布式多传感器数据融合系统,改进了一种多传感器异步航迹融合算法.该融合算法在扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计形成本地航迹的基础上,首先利用最小二乘法将局部航迹统一到融合中心的融合时间点,然后使用分步式滤波融合算法进行状态估计.仿真实验结果表明,这种融合算法在噪声方差未知的情况下是有效的,其精度接近集中式融合算法.
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关键词
异步航迹融合
分步式滤波
扩展记忆因子递推最小平方
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Keywords
asynchronous track fusion
step filtering
efrls
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分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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