改进的异步数据融合算法：基于状态转换的顺序滤波提升性能

本文探讨了一种创新的基于状态转换的顺序式异步数据融合算法，旨在解决现有基于伪量测的异步融合方法在实时性、中心处理器计算负担以及噪声处理方面的问题。该算法的核心思想是将连续系统的动态过程离散化，以捕捉融合周期内不同采样点与融合时刻之间的状态变化关系。通过这种方式，算法能够构建出满足卡尔曼滤波标准的状态递归方程和测量方程，实现了在异步采样条件下进行高效的数据融合。 具体来说，算法首先将连续系统转化为离散状态模型，这使得可以在每个采样时刻之间建立状态转移矩阵，描绘了状态随时间演变的关系。然后，通过这个状态转移矩阵，算法能够形成相邻采样时刻的状态更新规则，满足Kalman滤波中的线性动态模型假设。同时，结合传感器的观测数据，通过测量矩阵构建出相应的测量方程，确保了数据融合过程中的信息传递。 在实际操作中，该算法采用了顺序滤波的方式，逐个处理每一个采样时刻的数据，而非一次性处理所有数据，从而减轻了中心处理器的计算压力。这种顺序策略有效地减少了实时性延迟，并且在处理噪声方面，由于遵循了卡尔曼滤波的原理，能够更有效地减小噪声对融合结果的影响。 作者通过对算法的详细推导和理论分析，证明了新方法不仅消除了伪量测方法的缺点，而且在保持数据融合精确性的前提下，显著提高了跟踪性能。该算法的应用范围可能包括无线传感器网络、舰船组合导航等领域，对于提高多传感器系统的信息融合效率具有重要意义。 基于状态转换的顺序式异步数据融合算法提供了一个有效的方法来优化异步环境下的信息融合过程，提升了实时性、降低了计算负担，同时增强了噪声抑制能力，为实际工程应用提供了有价值的理论支持。