資料介紹
針對分布式多傳感器數據融合系統,提出了一種多傳感器異步航跡融合算法。由于不同傳感器的采樣時間各不相同,融合算法首先利用最小二乘法將局部航跡統一到融合中心的融合時間點,然后利用多傳感器自適應航跡融合算法,將局部航跡進行融合,得到系統航跡。仿真結果表明該算法能夠較好的解決異步航跡的融合問題,以較小的計算量達到了接近加權協方差(WCF)算法的融合精度。
關鍵詞: 多傳感器;異步航跡融合;最小二乘法;計算機仿真
Abstract: For distributed multisensor data fusion system, a multisensor asynchronous track fusion algorithm is proposed. Firstly, local tracks are synchronized to fusion center by using the Least Mean Square(LMS) algorithm to solute the problem that the sampling rates of local sensors are different Secondly, system tracks are obtained by using adaptive fusion algorithm. The simulation result illustrates that this new algorithm can solute the problem of asynchronous track fusion, and it approaches the Weighted Covariance Fusion(WCF) method in the fusion precision, with the less computational burden.
Keywords: multi-sensor;asynchronous track fusion; least mean square; computational
simulation
關鍵詞: 多傳感器;異步航跡融合;最小二乘法;計算機仿真
Abstract: For distributed multisensor data fusion system, a multisensor asynchronous track fusion algorithm is proposed. Firstly, local tracks are synchronized to fusion center by using the Least Mean Square(LMS) algorithm to solute the problem that the sampling rates of local sensors are different Secondly, system tracks are obtained by using adaptive fusion algorithm. The simulation result illustrates that this new algorithm can solute the problem of asynchronous track fusion, and it approaches the Weighted Covariance Fusion(WCF) method in the fusion precision, with the less computational burden.
Keywords: multi-sensor;asynchronous track fusion; least mean square; computational
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