【摘 要】
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针对多传感器非线性系统数据融合问题,提出一种基于逆协方差交叉的多传感器扩展卡尔曼滤波算法。首先,利用扩展卡尔曼滤波算法将非线性系统线性化,获得局部稳态扩展卡尔曼滤
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,常熟理工学院电气与自动化工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871221),国防基础科研项目资助(JCKY2018209B010)
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针对多传感器非线性系统数据融合问题,提出一种基于逆协方差交叉的多传感器扩展卡尔曼滤波算法。首先,利用扩展卡尔曼滤波算法将非线性系统线性化,获得局部稳态扩展卡尔曼滤波器,并描述其扩展信息形式;其次,为了解决互协方差对非线性系统下滤波融合结果的影响,并引入协方差交叉算法和逆协方差交叉算法;最后通过分析两种算法误差协方差阵的大小范围,给出了逆协方差融合算法的精度分析。对纯方位目标跟踪系统进行仿真实验,验证了算法的可行性。
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