一种基于多传感器的复合量测I MM-E KF数据融合算法

• 作者: 叶瑾 杨娟 王佳维 许枫
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标跟踪 交互式多模型 复合量测 数据融合 多传感器 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2326-2330
• 页数: 5页
• 分类号: TN953
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.006

摘要

为了提高多传感器系统的目标跟踪精度,且解决传感器数量多导致的耗时长的问题,提出了一种复合量测IMM-EKF(Interacting Multiple Model-Extended Kalman Filter)融合算法.该算法根据各传感器的测量精度,对各传感器关于同一目标的量测点迹进行加权融合,再将融合后的点迹进行IMM-EKF滤波处理.通过仿真及实验数据处理,将复合量测IMM-EKF融合算法与加权IMM-EKF融合算法、扩维IMM-EKF融合算法进行了对比分析,比较了三种算法的跟踪精度及耗时长度.结果表明,扩维IMM-EKF融合算法具有最优的跟踪精度,复合量测IMM-EKF融合算实时性最好.最后分别给出了三种算法的适用场合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许枫	中国科学院声学研究所	51	355	9.0	17.0
2	杨娟	中国科学院声学研究所	53	399	13.0	18.0
3	叶瑾	中国科学院声学研究所	2	0	0.0	0.0
4	王佳维	中国科学院声学研究所	1	0	0.0	0.0