一種改進的多傳感器加權融合算法
加入技術交流群
多傳感器二次加權融合
本文引用地址：http://www.cqxgywz.com/article/101023.htm多傳感器數據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：
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估計值多采用Kalman遞歸濾波算法，根據初始的誤差方陣P0，根據遞歸公式，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.開始根據初始值進行遞歸計算，根據計算t個時刻的vt，然后根據第一步的計算，可以確定k時刻的PK最小，然后計算出最優比例權重。
3.對發散數據或是估計精度差的數據，我們根據最優比例權重，對其進行加權，根據公式(4)，計算出加權后的狀態估計值(j=1, 2, ..., t)。
傳感器相關文章:傳感器工作原理
評論