發(fā)布時間：2017-12-14 12:07

  本文關(guān)鍵詞：機動目標的IMM擴展卡爾曼濾波時間配準算法

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【摘要】：針對目前研究的時間配準方法是在目標運動模型已知的情況下進行時間配準,難以保證目標在復雜機動情況下運動模型多變時的時間配準精度。提出了機動目標的交互多模型擴展卡爾曼濾波(IMM-EKF)時間配準算法,該算法將交互多模型中的每個運動模型分別進行擴展卡爾曼濾波輸出同時根據(jù)濾波過程中得到的殘差計算每個模型的概率,根據(jù)模型概率和各模型濾波輸出得到時間配準周期內(nèi)最后一個采樣點的測量數(shù)據(jù),利用該點的狀態(tài)和模型概率進行外推就得到時間配準周期和傳感器采樣周期不成整數(shù)比時配準時刻的位置。通過仿真結(jié)果表明該算法能夠有效降低整體的時間配準誤差。該算法提高了時間配準的精度,為數(shù)據(jù)融合提供了良好的基礎。
【作者單位】： 西北工業(yè)大學航海學院;光電控制技術(shù)重點實驗室;
【基金】：光電控制技術(shù)重點實驗室與航空科學基金(20145153027)資助
【分類號】：TN713
【正文快照】： 在多傳感器信息融合系統(tǒng)中,綜合使用多個傳感器的觀測值,能夠更加有效地對目標的位置和速度信息進行精確估計[1]。由于傳感器的采樣頻率、傳感器測量誤差、采樣起始時間的不同以及數(shù)據(jù)鏈傳輸數(shù)據(jù)的時延不同,所以在進行融合處理前必須將這些數(shù)據(jù)同步到相同的時刻上,即進行時間

【相似文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 陳鑫源;面向新型表面貼裝元器件的配準算法研究[D];華南理工大學;2013年

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本文編號：1287821