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基于卡爾曼濾波的信息融合算法優(yōu)化研究
通過比較采用聯(lián)邦卡爾曼濾波的狀態(tài)向量融合和量測信息融合,得出量測信息融合優(yōu)于狀態(tài)向量融合,因為只有當卡爾曼濾波一致時狀態(tài)向量融合才有效.采用基于最小均方差估計的觀測值加權(quán)融合法融合了多傳感器數(shù)據(jù),保持了觀測向量的維數(shù).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(tǒng)的量測空間進行了等價變換,而等價系統(tǒng)的狀態(tài)空間卻沒有改變.給出了等價變換前后的系統(tǒng)誤差方差陣和狀態(tài)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(wěn)定性和精度.舉例驗證了所設(shè)計算法的這些優(yōu)點,給出了采用聯(lián)邦卡爾曼濾波和所優(yōu)化濾波算法的狀態(tài)估計和誤差的仿真結(jié)果,并依次進行了分析.經(jīng)過這種優(yōu)化,算法的精度和速度得到很大提高,已經(jīng)應(yīng)用到實際工程中.
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