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针对多传感器数据融合的误差配准问题,提出了一种自适应的误差配准方法。该方法使用无迹卡尔曼滤波方法训练神经网络,在偏差先验模型未知的条件下,通过学习待配准目标量测与配准目标之间的误差变化,实时估计配准误差并同时将其应用于目标状态估计。仿真实验表明,该方法能够实时有效地估计目标配准误差和目标状态。