基于切尔诺夫融合准则的多传感器分布式数据融合方法

摘要

本发明公开了一种基于切尔诺夫融合准则的多传感器分布式数据融合方法。其首先在每部传感器进行粒子滤波获得本地估计结果，采用最大期望算法将其近似为高斯混合分布，在多传感器之间交互高斯混合参数，利用一阶近似模型下切尔诺夫融合方法获得多传感器的初步融合结果，将该结果进行重要性采样，构造多元变量带约束的优化函数，采用粒子群优化算法进行求解，计算得到切尔诺夫融合准则下多传感器的指数取值，最后利用粒子样本和切尔诺夫融合最优的指数权值进行切尔诺夫融合，计算得到目标的估计状态。本发明从理论上近似最优地解决了任意数量的多传感器在本地估计结果存在相关性的情况下难以获得理想的分布式融合结果的问题。