資料介紹
針對分布式多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng),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(shí)間各不相同,融合算法首先利用最小二乘法將局部航跡統(tǒng)一到融合中心的融合時(shí)間點(diǎn),然后利用多傳感器自適應(yīng)航跡融合算法,將局部航跡進(jìn)行融合,得到系統(tǒng)航跡。仿真結(jié)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(jì)算量達(dá)到了接近加權(quán)協(xié)方差(WCF)算法的融合精度。
關(guān)鍵詞: 多傳感器;異步航跡融合;最小二乘法;計(jì)算機(jī)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(guān)鍵詞: 多傳感器;異步航跡融合;最小二乘法;計(jì)算機(jī)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.
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