一種有效的異質(zhì)多傳感器異步量測融合算法

　　在條件1下，根據偽系統模型(1)，(10)，通過(guò)求解給定偽測量條件下關(guān)于目標狀態(tài)的概率密度函數推導出相應的并行濾波異步數據融合算法：

　　則式(12)～(16)構成了異質(zhì)多傳感器擴維濾波融合算法，從中可知，該異步數據融合算法，計算較為簡(jiǎn)便，但其是在條件1下的濾波融合，故該算法在性能上為次優(yōu)。

　　5仿真分析

　　假設采用雷達(測量值為斜距，方位角和俯仰角)和紅外(方位角和俯仰角)2個(gè)傳感器同時(shí)跟蹤1個(gè)目標，設勻速直線(xiàn)運動(dòng)目標的初始狀態(tài)向量為x(0)=[30 000，-200，20 000，150，1 000，10]T，測量周期為T(mén)1=T2=2 s，傳感器2比傳感器1晚1 s開(kāi)始采樣，雷達和紅外傳感器的測距、測方位和測俯仰的精度為：σr=100 m，σa1=7 mrad，σa2=6 mrad，σe1=2 mrad，σe2=1 mrad，進(jìn)行100次Monter Carlo仿真實(shí)驗，采用濾波RMSE的均值Ps來(lái)度量各融合算法的估計精度，且：

　　仿真結果如圖3所示。

　　6結語(yǔ)

　　本文提出一種不同傳感器數據的融合算法，即首先是通過(guò)建立偽量測方程得到同步化的偽量測數據，之后利用一種擴維濾波的思想得到目標狀態(tài)的最優(yōu)估計，由于該算法適用與不同類(lèi)型傳感器異步數據的融合，所以該算法是一種實(shí)際算法。從本文提出算法的仿真結果可以看出，目標3個(gè)方向位置和速度融合均方誤差均能得到較好的效果，且本文提出的算法是一種并行處理的思想，所以數據處理的速度高，特別適用于異步數據的融合處理。