基于卡爾曼濾波的信息融合算法優化研究

基于卡爾曼濾波的信息融合算法優化研究

通過比較采用聯邦卡爾曼濾波的狀態向量融合和量測信息融合,得出量測信息融合優于狀態向量融合,因為只有當卡爾曼濾波一致時狀態向量融合才有效.采用基于最小均方差估計的觀測值加權融合法融合了多傳感器數據,保持了觀測向量的維數.這種方法具有高效性.為了提高該算法的速度和精度,對系統的量測空間進行了等價變換,而等價系統的狀態空間卻沒有改變.給出了等價變換前后的系統誤差方差陣和狀態估計均一致性的證明.把矩陣分析中的L-D分解算法運用到該算法中以避免計算矩陣的逆,從而改善了算法的穩定性和精度.舉例驗證了所設計算法的這些優點,給出了采用聯邦卡爾曼濾波和所優化濾波算法的狀態估計和誤差的仿真結果,并依次進行了分析.經過這種優化,算法的精度和速度得到很大提高,已經應用到實際工程中.

作 者： 張開禾 富立 范耀祖 ZHANG Kai-he FU Li FAN Yao-zu   作者單位： 北京航空航天大學,自動化科學與電氣工程學院,北京,100083  刊 名： 中國慣性技術學報  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF CHINESE INERTIAL TECHNOLOGY  年，卷(期)： 2006 14(5)  分類號： U666.1  關鍵詞： 信息融合   卡爾曼濾波   等價變換   L-D分解  

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