基于EKF的非线性多传感器融合估计研究

"基于EKF的集中式融合估计研究" 本文研究基于扩展Kalman滤波器（EKF）的集中式融合估计方法，并对其在非线性多传感器动态系统中的应用进行了深入研究。文中首先介绍了三种典型的非线性集中式融合算法，并对其估计性能进行了比较。结果表明，集中式测量值扩维和测量值加权融合算法的估计精度功能等价，而非线性顺序滤波融合与其他两种融合算法之间不再具备线性多传感器系统中估计功能的完全等价特性。 在本文中，我们首先利用EKF的一种信息滤波器形式（Extend information filter，EIF）给出了测量值扩维融合、测量值加权融合和顺序滤波融合算法公式，然后研究了三种非线性融合算法的估计性能比较以及测量值融合更新次序是否满足可交换性。结果表明，当各传感器的测量特性相同时，集中式测量值扩维和测量值加权融合算法的估计精度功能等价。 此外，本文还对非线性顺序滤波融合算法的估计性能进行了研究，并比较了其与其他两种融合算法之间的差异。结果表明，非线性顺序滤波融合算法在估计精度方面具有优势，但在融合精度不变前提下，各传感器观测更新次序不再完全满足可交换性。 本文的研究结果为多传感器动态系统的集中式融合估计提供了有价值的参考。通过对三种非线性融合算法的研究，我们可以更好地理解集中式融合估计的原理和应用，并为实际应用提供了有价值的参考。 知识点： 1. 扩展Kalman滤波器（EKF）是一种常用的非线性状态估计方法，它可以用于解决非线性系统的状态估计问题。 2. 集中式融合估计是一种常用的多传感器融合方法，它可以将多个传感器的测量值融合成一个更准确的估计值。 3. 非线性顺序滤波融合算法是一种常用的集中式融合算法，它可以将多个传感器的测量值融合成一个更准确的估计值。 4. 测量值扩维融合算法和测量值加权融合算法是两种常用的集中式融合算法，它们可以将多个传感器的测量值融合成一个更准确的估计值。 5. 可交换性是一个重要的概念，它指的是在融合估计中，各传感器观测更新次序是否可以交换。 6. 扩展信息滤波器（EIF）是一种常用的信息滤波器形式，它可以用于解决非线性系统的状态估计问题。 本文的研究结果为多传感器动态系统的集中式融合估计提供了有价值的参考，并为实际应用提供了有价值的参考。