兩傳感器分布式kalman濾波融合算法及其仿真分析_第1頁
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文檔簡介

1、兩傳感器分布式兩傳感器分布式kalmankalman濾波融合算法及其仿真分析濾波融合算法及其仿真分析摘要:討論了基于兩傳感器kalman濾波的數(shù)據融合算法,對FAFSS算法機理進行了描述并融合算法進行了仿真,分析了融合結果。關鍵字關鍵字:kalman濾波;分布式傳感器信息融合;分布式濾波數(shù)據融合算法(FAFSS)Algithmsimulationanalysisfkalmanfilteringfusionbasedondistribut

2、etwosensSHENZhenYANGFan(ResearchInstituteofElectronicScienceTechnologyofUESTCChengdu611731)Abstract:InthispapersixkindsoffusionalgithmbasedontwotranslatusingKalmanfilterwerediscussed.AccdingtotheFAFSSfusionalgithmthefusi

3、ontrackssquareerrwereanalysedthroughsimulation.Keywds:Kalmanfiltering;distributetranslatinfmationfusionalgithm;fusionalgithmoffilteringstepbystep(FAFSS)1引言引言隨著科學技術的發(fā)展和現(xiàn)代化戰(zhàn)爭的需要,信息融合作為一門新興交叉學科,在近年來得到了廣泛關注和快速發(fā)展。而多傳感器多目標航跡融合

4、算法方法的研究,一直是多傳感器多目標跟蹤及信息融合領域的一個熱點。[6]狀態(tài)融合估計方法主要有基于狀態(tài)的融合和基于測量的融合。前者對每個傳感器的測量數(shù)據進行濾波估計后將其按照最大似然原則融合成最終的狀態(tài)融合估計,是一種次優(yōu)算法。而后者是一種基于最小均方差(MMSE)的最優(yōu)融合算法,從結構上來看最優(yōu)融合(位置融合級系統(tǒng))算法主要有集中式、分布式、混合式和多級式。集中式結構因數(shù)據互聯(lián)較困難,并且要求系統(tǒng)必須具備大容量的處理能力,計算負擔重系

5、統(tǒng)的生存能力也相對較差等缺點?;旌鲜襟w系結構是[124]集中式和分布式兩種形式的結合,這種結構比較復雜一般用于大型融合系統(tǒng)。工程上多采用分[9]布式結構,分布式濾波數(shù)據融合算法(FAFSS)就是一種經典的分布式Kalman濾波融合算法。2系統(tǒng)描述系統(tǒng)描述為了討論方便,我們在此只討論過程與測量噪聲是相互獨立,系統(tǒng)中不含控制項,且各傳感器位于同一地理位置的情況??紤]一類多傳感器動態(tài)系統(tǒng)(1(1)()()()XkkXkwk????)()()(

6、)()12iiizkHkXkvki???(2)其中整數(shù)k≥0為離散時間變量,為狀態(tài)向量,是系統(tǒng)()1nXkR??nn()Rk???矩陣;系統(tǒng)過程噪聲為高斯白噪聲n1()Rwk??序列,具有如下的統(tǒng)計特性(3)()0Ewk?(4)()()()0TkjEwkwjQkkj???式中為非負定矩陣。()Qk兩傳感器以相同的采樣速率對目標的特征進2(11)Pkk??211((1)(1))(1)iiiIKkHkPkk???????(15)其中(16)

7、21??(1)(11)XkkXkk????(17)21(1)(11)PkkPkk????2222(1)(1)(1)((1)TKkPkkHkHk?????(18)222(1)(1)(1))TPkkHkRk??????采用兩傳感器融合時,得到的k1時刻的融合結果:(19)2??(11)(11)XkkXkk?????(20)2(11)(11)PkkPkk?????上述分步式濾波過程由圖3.1(a)表示,其中虛線框內的分步更新過程由圖3.1(b

8、)給出。分步更新?()Xkk()Pkk?(1)Xkk?(1)Pkk??(11)Xkk??(11)Pkk??Z1(k1)Z2(k1)1?(1)Xkk?2?(11)Xkk??1(1)Pkk?2(11)Pkk??(a)(b)()Qk()k?圖3.1分步濾波過程示意圖4仿真結果仿真結果仿真中假設有兩個傳感器同時跟蹤一個目標,系統(tǒng)采用分布式融合結構,LP1的測距和測角誤差分別為,r1400m??10.02rad???,觀測噪聲標準差delta1=

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