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针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法。通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计。仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量。相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率。