多坐标系中的分布式和联邦式数据融合算法

• 作者: 何友 唐小明 陈垒
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式kalman滤波 联邦式kalman滤波 坐标转换 数据融合
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TN953
• 字数: 2846字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2008.05.015

摘要

在坐标转换误差条件下,引入kalman滤波算法的两个重要公式.分析多坐标系传感器系统中分布式kalman滤波算法的特点.在此基础上提出一种改进的联邦式滤波算法.新算法中.通过对量测方程和坐标转换方程的变换,使得本地处理器利用本地坐标系中的量测值,通过kalmam滤波算法直接得到参考坐标系下的状态值.相应的,kalman滤波算法也要根据这种数学变形作适当的修正.这样,在联邦式算法中,仅仅需要一次坐标转换就可以得到状态的全局估计,因此,滤波精度比分布式算法有所提高.仿真的结果也证实了这种性能的改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何友	海军航空工程学院信息融合技术研究所	492	6436	37.0	56.0
2	唐小明	海军航空工程学院信息融合技术研究所	66	706	14.0	24.0
3	陈垒	海军航空工程学院信息融合技术研究所	12	23	3.0	3.0