基于多传感器信息融合技术的SCI-AUFK滤波器

摘要

针对带有不确定噪声方差的多传感器网络系统中,传统的融合估计算法产生较大的计算复杂度的问题,提出快速序列协方差交叉融合自适应无迹卡尔曼滤波器(SCI-AUKF)。该滤波器解决了多个一维非线性代价函数的优化问题,同时也是一个递归两传感器的滤波器,其精度高于各局部估计器,且将有效觖决不确定噪声方差下的状态估计问题。将该滤波方法与其他滤波方法进行比较,仿真验证结果表明,其精度显著提高,该算法在雷达网中的应用实例表明了SCI-AUKF滤波方法的优越性和有效性。