多传感器欠观测广义系统信息融合的增量卡尔曼滤波器优化与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今科技飞速发展的时代，多传感器系统在众多领域得到了广泛应用，如航空航天、自动驾驶、工业自动化、智能交通、环境监测等。这些领域对系统的可靠性、准确性和实时性提出了极高的要求，而多传感器信息融合技术成为满足这些要求的关键手段。多传感器信息融合通过综合处理来自多个传感器的信息，能够获得比单一传感器更全面、准确和可靠的信息，从而提高系统的性能和决策能力。

欠观测广义系统是一类特殊的系统，其观测方程的维数小于状态方程的维数，即观测信息不足以完全确定系统的状态。在实际应用中，许多系统都可以建模为欠观测广义