摘要：推导出偏参数为矩阵形式的有偏卡尔曼滤波（BKF）的完整迭代过程,该算法在均方误差条件下优于卡尔曼滤波（KF）,可以进一步提高估计的精度。将BKF与多传感器融合算法中的扩维融合和序贯式融合相结合,推导出多传感器扩维有偏卡尔曼滤波和多传感器序贯有偏卡尔曼滤波算法,并从理论上证明了多传感器序贯BKF融合在均方误差条件下优于扩维BKF融合。仿真实验结果表明:在均方误差条件下,多传感器扩维BKF融合和序贯BKF融合优于扩维KF融合和序贯KF融合,序贯BKF融合优于扩维BKF融合。

关键字：卡尔曼滤波;数据融合;有偏估计;多传感器融合;序贯融合;扩维融合

ISSN号：1002-1841

卷、期、页：2022年01期:82-86,5

发表日期：2022-01-15

收录情况：北大中文核心期刊

发表期刊名称：仪表技术与传感器

通讯作者：陈亚南,孙钦青

第一作者：岳元龙,左信

论文类型：期刊论文

论文概要：岳元龙,陈亚南,孙钦青,左信，基于有偏卡尔曼的多传感器数据融合研究，仪表技术与传感器，2022，2022年01期:82-86,5

论文题目：基于有偏卡尔曼的多传感器数据融合研究