基于KALMAN滤波的两种多传感器观测融合方法

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目前有两种基于Kalman滤波的多传感器观测融合方法,方法1是将观测向量的维数增加,获得扩展观测向量.方法2是在最小均方误差准则下,对不同传感器间的观测向量进行加权运算,获得与单个传感器相同维数的观测向量.通过对滤波器的状态估计误差协方差的分析和相关数学表达式,给出了两种方法的对比.仿真结果表明,当两个传感器的观测矩阵相同时,两种方法在功能上等价,但方法2的运算复杂度低.当两个传感器的观测矩阵的维数相同,但其值不相等时,方法1优于方法2.当两个传感器的观测矩阵的维数不同时,只能用方法1,而方法2失效.
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