在條件1下，根據(jù)偽系統(tǒng)模型(1)，(10)，通過求解給定偽測量條件下關(guān)于目標(biāo)狀態(tài)的概率密度函數(shù)推導(dǎo)出相應(yīng)的并行濾波異步數(shù)據(jù)融合算法：

　　則式(12)～(16)構(gòu)成了異質(zhì)多傳感器擴(kuò)維濾波融合算法，從中可知，該異步數(shù)據(jù)融合算法，計(jì)算較為簡便，但其是在條件1下的濾波融合，故該算法在性能上為次優(yōu)。

　　5仿真分析

　　假設(shè)采用雷達(dá)(測量值為斜距，方位角和俯仰角)和紅外(方位角和俯仰角)2個(gè)傳感器同時(shí)跟蹤1個(gè)目標(biāo)，設(shè)勻速直線運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的初始狀態(tài)向量為x(0)=[30 000，-200，20 000，150，1 000，10]T，測量周期為T1=T2=2 s，傳感器2比傳感器1晚1 s開始采樣，雷達(dá)和紅外傳感器的測距、測方位和測俯仰的精度為：σr=100 m，σa1=7 mrad，σa2=6 mrad，σe1=2 mrad，σe2=1 mrad，進(jìn)行100次Monter Carlo仿真實(shí)驗(yàn)，采用濾波RMSE的均值Ps來度量各融合算法的估計(jì)精度，且：

　　仿真結(jié)果如圖3所示。

　　6結(jié)語

　　本文提出一種不同傳感器數(shù)據(jù)的融合算法，即首先是通過建立偽量測方程得到同步化的偽量測數(shù)據(jù)，之后利用一種擴(kuò)維濾波的思想得到目標(biāo)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)，由于該算法適用與不同類型傳感器異步數(shù)據(jù)的融合，所以該算法是一種實(shí)際算法。從本文提出算法的仿真結(jié)果可以看出，目標(biāo)3個(gè)方向位置和速度融合均方誤差均能得到較好的效果，且本文提出的算法是一種并行處理的思想，所以數(shù)據(jù)處理的速度高，特別適用于異步數(shù)據(jù)的融合處理。