量测不确定条件下多传感器自适应粒子滤波算法

被引：7

作者：

胡振涛 ^{[1
]}

潘泉 ^{[2
]}

金勇 ^{[1
]}

张帆 ^{[1
]}

机构：

[1] 河南大学图像处理与模式识别研究所

[2] 西北工业大学自动化学院

来源：

控制与决策 | 2012年 / 27卷 / 04期

关键词：

非线性滤波; 多传感器; 信息融合; 粒子滤波; 量测不确定;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器]; TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化]; 140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

针对量测不确定条件下多传感器量测数据的有效利用问题,提出一种多传感器自适应粒子滤波算法.利用随机采样策略和量测模型转移概率实现当前时刻多传感器量测集合的采样,通过粒子滤波中重采样步骤完成估计状态和量测集合的更新,进而依据重采样后单个传感器量测数目在传感器量测集合中的比重实现当前时刻传感器量测的确认.该算法通过有效量测的合理选择,改善了扰动对滤波精度和计算量的不利影响.理论分析和仿真实验均验证了所提出算法的有效性.

引用

页码：547 / 550+556 +556

页数：5