电子科技
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전자과기
IT AGE
2004年
12期
50-53
,共4页
数据融合%目标跟踪%异类传感器%卡尔曼滤波
數據融閤%目標跟蹤%異類傳感器%卡爾曼濾波
수거융합%목표근종%이류전감기%잡이만려파
提出了一种基于异类传感器(R和IR)的数据融合目标跟踪算法,两种传感器具有不同的测量维数,量测数据异步采样并以不同的速率传输到融合中心站点.通过时间匹配技术,完成两种异步数据的融合,然后实现滤波器的状态更新.同时文中讨论了一种REKF(旋转推广卡尔曼滤波:Rotation Extended Kalman Filter)算法,可以有效地解决量测非线性和降低计算量的问题.
提齣瞭一種基于異類傳感器(R和IR)的數據融閤目標跟蹤算法,兩種傳感器具有不同的測量維數,量測數據異步採樣併以不同的速率傳輸到融閤中心站點.通過時間匹配技術,完成兩種異步數據的融閤,然後實現濾波器的狀態更新.同時文中討論瞭一種REKF(鏇轉推廣卡爾曼濾波:Rotation Extended Kalman Filter)算法,可以有效地解決量測非線性和降低計算量的問題.
제출료일충기우이류전감기(R화IR)적수거융합목표근종산법,량충전감기구유불동적측량유수,량측수거이보채양병이불동적속솔전수도융합중심참점.통과시간필배기술,완성량충이보수거적융합,연후실현려파기적상태경신.동시문중토론료일충REKF(선전추엄잡이만려파:Rotation Extended Kalman Filter)산법,가이유효지해결량측비선성화강저계산량적문제.
