EKF驱动的非线性多传感器融合估计：理论与仿真验证

本文主要探讨了基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的非线性多传感器系统的集中式融合估计问题。研究对象是那些具有非线性特性的动态系统，这类系统通常在实际应用中广泛存在，如自动驾驶、无人机导航、环境监测等领域。EKF以其在处理非线性问题上的优势，在这种系统中被广泛应用。 文章首先介绍了三种典型的非线性集中式融合算法：测量值扩维融合、测量值加权融合和顺序滤波融合。测量值扩维融合通过增加测量数据的维度来实现融合，而测量值加权融合则是根据传感器的可靠性赋予不同的权重。顺序滤波融合则是按照一定的顺序逐一处理每个传感器的数据。这三种方法都是为了提高估计精度和鲁棒性，尤其是在处理非线性动态系统的不确定性时。 文章的核心部分，利用EKF的信息滤波器形式——扩展信息滤波（EIF），详细推导并分析了这些融合算法的数学公式。作者着重研究了这些算法在估计性能上的比较，发现在各传感器测量特性相同的条件下，测量值扩维和测量值加权融合算法的估计精度表现出等效性，即它们在某些特定情况下可以达到相同的效果。然而，非线性顺序滤波融合与前两者不同，其估计功能不再具备线性多传感器系统中完全等价的特性，这意味着在非线性情况下，各传感器的融合顺序对结果有显著影响。 此外，文章还指出，即使在保持融合精度不变的前提下，非线性顺序滤波融合中的传感器观测更新次序不再像线性系统那样具有完全的交换性。也就是说，传感器的观测数据处理顺序对于最终估计结果可能会产生不可忽视的影响。这在实际操作中需要特别注意，因为合理的融合顺序设计可能对系统的性能至关重要。 通过四个基于纯方位目标跟踪的数值仿真实验，作者验证了上述理论结论的有效性和正确性。这些仿真案例展示了非线性集中式融合算法的实际应用效果，并提供了实际操作中的参考依据。 总结来说，这篇文章不仅深入探讨了EKF在非线性系统集中式融合估计中的应用，还揭示了在非线性环境下与线性系统不同的融合策略和优化策略。这对于理解和改进多传感器系统在复杂环境下的估计性能具有重要的理论价值和实践指导意义。