异质多传感器异步融合算法设计与仿真验证

本文主要探讨了一种针对异质多传感器的异步量测融合算法的实现方法。在当前智能机器与系统领域，多传感器集成与融合技术日益受到重视，因为它能有效提升系统的鲁棒性和准确性，减少单一传感器的不确定性影响。本文从伪量测方程的构建出发，核心思想是通过在融合中心统一处理来自不同传感器的异步数据，使之同步。 首先，作者介绍了多传感器融合技术的优势，包括冗余性、互补性、实时性和低成本性，这些都是提高系统性能的关键因素。以一个在球面坐标系运动的目标为例，文中详细阐述了离散时间线性系统的状态方程，以及传感器测量得到的三维量测信息，如斜距、方位角和俯仰角。 针对非线性的测量方程，文章通过泰勒级数展开实现了线性化，这使得状态方程和测量方程可以整合为线性化的目标运动模型。在这个过程中，作者给出了测量矩阵Hr（k）的表达式，用于处理观测斜距。 接下来，融合算法是本文的核心部分。作者假设有N个传感器参与目标观测，每个传感器可能有不同的采样频率，即异步性。融合算法设计的关键在于如何处理这些异步数据，使其在融合中心得到有效整合。这涉及到数据同步技术的应用，以及可能需要的同步算法或者延时补偿策略。 通过计算机仿真实验，作者验证了这种异质多传感器异步量测融合算法的有效性和性能。这个实验结果对于理解算法的实际应用及其在复杂环境中如何处理不确定性具有重要意义。本文提供了一个创新的解决方案，旨在提升多传感器系统的性能，对于智能系统的设计和优化具有实用价值。