多传感器数据融合技术：Kalman滤波应用

"本资源主要探讨了在多传感器系统中如何利用Kalman滤波进行数据融合，特别是针对集中式Kalman滤波存在的高维计算、可靠性低等问题，提出了分散式Kalman滤波技术。内容包括多传感器数据融合的定义、应用、技术发展，以及数据融合处理的一般过程和体系结构。" 在实际的系统应用中，多个传感器常常被用来共同测量系统状态，以提升测量精度和系统的可靠性。多传感器数据融合技术是解决这一问题的关键，它通过整合来自不同传感器的信息，以获得更准确的目标状态、身份识别和威胁评估。数据融合不仅涉及数据的简单叠加，更强调的是数据的相关性和整合，目的是提供对目标的全面、精确评估。 数据融合的定义有两个层面：功能定义上，它是对多个信息源数据的关联和整合，以确定目标的位置、身份等关键信息；技术定义上，则强调通过计算机技术对多传感器数据进行分析、综合，以获取一致性的解释和更丰富信息。在军事、航空、交通等多个领域，数据融合技术有着广泛的应用，例如航迹预测、身份识别和威胁评估。 数据融合技术的发展历程可以追溯到20世纪70年代，尤其在海湾战争后，数据融合技术的重要性得到了广泛关注。我国也在1995年召开了首次数据融合技术专题会议，标志着该领域的研究在国内逐步兴起。 在数据融合处理中，一般包括数据融合处理的一般过程，如数据预处理、融合算法的选择和应用，以及融合结果的评估。数据融合体系结构则有多种类型，如集中式、分布式和综合式，它们分别对应于目标状态估计的不同层次，如数据级、特征级和决策级融合。 在多传感器系统中，集中式Kalman滤波虽然能融合所有传感器信息，但其计算量大、对传感器故障敏感的问题限制了其应用。因此，分散式Kalman滤波技术应运而生，它通过在各个传感器之间分担计算任务，降低了整体系统的复杂性和风险，提高了系统的可靠性和效率。 本资源深入介绍了多传感器数据融合的核心概念和技术，对于理解如何在实际系统中有效利用Kalman滤波进行数据融合具有很高的参考价值。