异类传感器集中式扩维融合无迹卡尔曼滤波融合算法

被引:1
作者
曹晓军
机构
[1] 兰州商学院电子信息技术省级重点实验室
关键词
异类传感器; 集中观测融合; UKF;
D O I
暂无
中图分类号
TP212 [发送器(变换器)、传感器];
学科分类号
080202 ;
摘要
雷达和红外传感器是异类传感器系统的一个典型组合,但是异类传感器系统的状态方程和测量方程存在较大的非线性特征,使得此类系统无法应用现有算法进行信息融合。将UKF引入到异类传感器,并利用集中式观测融合UKF,解决同步配置、同步采样的异类传感器的信息融合问题。仿真结果表明,该算法的SMSE比其他方法的要小得多。
引用
收藏
页码:150 / 152
页数:3
相关论文
共 7 条
[1]  
Relative error measures for evaluation of estimation algorithm. Li X R,Zhao ZL. The7 th International Conference on Information Fu-sion . 2005
[2]   基于决策距离测量的D-S证据理论冲突处理方法 [J].
彭会萍 ;
曹晓军 .
计算机应用与软件, 2011, 28 (04) :174-176+179
[3]   应用联邦自适应UKF的卫星多传感器数据融合 [J].
李丹 ;
刘建业 ;
熊智 ;
郁丰 .
应用科学学报, 2009, 27 (04) :359-364
[4]   基于IMM-PF的分布式估计融合算法 [J].
彭志专 ;
冯金富 ;
钟咏兵 ;
伍友利 ;
梁晓龙 .
控制与决策, 2008, (07) :837-840
[5]   加权观测融合非线性无迹卡尔曼滤波算法 [J].
郝钢 ;
叶秀芬 ;
陈亭 .
控制理论与应用, 2011, 28 (06) :753-758
[6]  
多传感器多源信息融合理论及应用[M]. 科学出版社 , 彭冬亮, 2010
[7]  
Estimating and exploiting the degree of independent in-formation in distributed data fusion. JULIER S J. The 12th International Con-ference on Information Fusion . 2009