论文部分内容阅读
研究现有多传感器的加权融合算法，针对时变非线性系统状态估计的有效融合问题，提出了一种基于动态加权的一致性多传感器数据融合算法。对于多传感器量测，首先利用Unscented卡尔曼滤波器得到局部状态估计值，然后基于层次分析法思想，构建反映局部状态估计结果相互支持程度的一致性矩阵，充分提取数据中蕴含的冗余和互补信息，最后通过对一致性矩阵的求解实现对权重的合理选择。经过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。