多傳感器狀態(tài)融合估計在雷達跟蹤中的應用
加入技術交流群
信息融合技術具有提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性等優(yōu)點，狀態(tài)融合估計是其中研究熱點之一。本文將基于Kalman濾波的多傳感器狀態(tài)融合估計方法應用到雷達跟蹤系統(tǒng)，仿真實驗表明，融合3個傳感器的信息所獲得的狀態(tài)估計誤差小于利用任何單傳感器進行Kalman濾波得出的狀態(tài)估計誤差，因而本方法對雷達系統(tǒng)的跟蹤是很有效的。本方法可推廣用于組合導航、信號處理、圖像處理、故障檢測與容錯等應用領域。
參考文獻
[1] 陳新海.最佳估計理論[M].北京:北京航空學院出版社，1987.
[2] 潘泉，于昕，程詠梅，等.信息融合理論的基本方法與進展[J].自動化學報，2003，29(4):599-615.
[3] YAN L P， LIU B S， ZHOU D H. The modeling and estimation of asynchronous multirate multisensor dynamic systems， Aerospace Science and Technology， 2006，10(1):63-71.
[4] CARLSON N A. Federated square root filter for decentralized parallel processors[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems， 1990，26(3):517-525.
[5] SUN S L. Multi-sensor optimal information fusion Kalman filters with applications[J]. Aerospace Science and Technology， 2004，8(1):57-62.
評論