多传感器目标状态与动态偏差联合估计算法

作者：付莹; 汤子跃; 孙永健

来源：计算机仿真, 2013, (04): 188-193.

• 数据融合
• 多传感器
• 动态偏差估计
• 不敏粒子滤波
• 建议分布 Data fusion
• Multi-sensor
• Dynamic bias estimation
• Unscented particle filtering
• Advised distribution

针对多传感器系统动态偏差估计问题,在不敏粒子滤波(UPF)算法的基础上,提出了一种修正的不敏粒子滤波(Modified UPF,MUPF)算法。由于系统动态偏差引起的异常量测值时,MUPF算法利用滤波预测残差构建的调节因子控制新息协方差矩阵,进而调整滤波增益的大小;在不丢失有用新息的前提下,减小了异常量测对滤波估计结果的影响。利用上述算法与不敏卡尔曼滤波(UKF)算法和扩展卡尔曼粒子滤波(EPF)算法进行了仿真比较。结果表明,MUPF算法对系统动态距离和角度偏差估计的均方根误差(RMSE)明显小于UKF算法和EPF算法的估计结果,提高了估计精度和可靠性。显然,MUPF算法也适用于系统固定测量偏...

• 出版日期2013
• 单位中国人民解放军空军预警学院