计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2013年
10期
200-202,207
,共4页
多传感器%数据融合%卡尔曼滤波%时间配准%运动模型
多傳感器%數據融閤%卡爾曼濾波%時間配準%運動模型
다전감기%수거융합%잡이만려파%시간배준%운동모형
multi-sensor%data fusion%Kalman filtering%time registration%motion model
在多传感器融合系统中,时间配准的动态噪声和观测噪声不易确定。为此,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的时间配准算法。采用滤波过程的自适应性来估计系统的动态噪声和观测噪声,并对采样数据进行配准前的预处理。实验结果表明,该算法具有数值稳定性好、动态范围大的优点,且自适应性较强,能提高时间配准的精度。
在多傳感器融閤繫統中,時間配準的動態譟聲和觀測譟聲不易確定。為此,提齣一種基于自適應卡爾曼濾波的時間配準算法。採用濾波過程的自適應性來估計繫統的動態譟聲和觀測譟聲,併對採樣數據進行配準前的預處理。實驗結果錶明,該算法具有數值穩定性好、動態範圍大的優點,且自適應性較彊,能提高時間配準的精度。
재다전감기융합계통중,시간배준적동태조성화관측조성불역학정。위차,제출일충기우자괄응잡이만려파적시간배준산법。채용려파과정적자괄응성래고계계통적동태조성화관측조성,병대채양수거진행배준전적예처리。실험결과표명,해산법구유수치은정성호、동태범위대적우점,차자괄응성교강,능제고시간배준적정도。
For the system of multi-sensor data fusion, it is difficult to know the properties of kinematic noise and measurement noise in the time registration. To solve these problems, time registration algorithm based on adaptive Kalman filtering is proposed. This algorithm uses the adaptation to estimate the properties of kinematic noise and measurement noise, and thus preprocesses the sampling data before time registration. Experimental results show that this algorithm has better numerical stability, larger dynamic range, and stronger adaptability. It improves the accuracy of the time registration.