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文件名称:传感器与信号处理仿真:多传感器数据融合_6.多传感器数据融合的数学模型.docx
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总页数:15 页
更新时间:2025-10-03
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文档摘要
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6.多传感器数据融合的数学模型
在导航、制导与控制领域,多传感器数据融合技术是实现高精度、高可靠性系统的关键。本节将详细介绍多传感器数据融合的数学模型,包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器以及贝叶斯滤波器等。通过这些模型,可以有效地将来自多个传感器的数据进行整合,提高系统的整体性能。
6.1卡尔曼滤波器
卡尔曼滤波器(KalmanFilter,KF)是一种递归滤波器,用于估计线性系统的状态。它通过最小化估计误差的方差来优化状态估计。卡尔曼滤波器在多传感器数据融合中应用广泛,尤其是在处理具有高噪声和不确定性的情况下。
6.1.1原