基于卡尔曼滤波的动态权值融合

• 作者: 张小琴 杨晓丹 王运锋
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 航迹融合 加权平均 动态权值 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 947-952
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2017.05.009

摘要

在雷达航迹融合过程中,采用多传感器测量值融合的方法能够摒除单一信息源不全面的缺点.加权平均融合为广泛使用的融合方法,但传统的权值固定的加权平均融合虽然能综合多路传感器信息,却无法自适应的根据测量值优劣倚重更有利的测量信息.因此,本文提出将固定权值改进为动态权值的融合方法,实时改变各路测量信息参与融合的权重.每次融合前,先将多路传感器测量值求简单算术平均后进行卡尔曼滤波,把滤波后的值与各路测量值作差,这相当于对传感器信息的优劣作出预判,每路测量信息的融合权值则与该差绝对值成反比.最后,通过仿真实验证明,该改进方法较之前的加权平均融合明显提高了目标的融合精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王运锋	四川大学计算机学院	31	204	7.0	13.0
2	杨晓丹	四川大学计算机学院	8	26	3.0	5.0