一種改進的多傳感器加權融合算法
多傳感器二次加權融合
本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/101023.htm多傳感器數(shù)據(jù)融合目的是使對目標的估計精度達到更高,但由于傳感器的方差固定不變,所以,在進行融合時要考慮傳感器的方差對融合權重的影響。設多傳感器融合權重為:
以給出一個帶有約束條件的多變量的目標函數(shù):
改進的加權融合算法的運算流程及計算機仿真實驗
算法的運算流程
1.先對多傳感器中的單個傳感進行處理,單傳感器對一個目標不同時刻的狀態(tài)估計值多采用Kalman遞歸濾波算法,根據(jù)初始的誤差方陣P0,根據(jù)遞歸公式,可以計算出t個時刻的誤差方陣PK(k=1, 2, ..., t),計算出mintracePK的時刻k。
2.開始根據(jù)初始值進行遞歸計算,根據(jù)計算t個時刻的vt,然后根據(jù)第一步的計算,可以確定k時刻的PK最小,然后計算出最優(yōu)比例權重。
3.對發(fā)散數(shù)據(jù)或是估計精度差的數(shù)據(jù),我們根據(jù)最優(yōu)比例權重,對其進行加權,根據(jù)公式(4),計算出加權后的狀態(tài)估計值(j=1, 2, ..., t)。
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