Kalman濾波新算法及其在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用.pdf

1、Kalman濾波是一種實時線性遞推算法，計算過程簡單，有迭代的優(yōu)點，特別適用于計算機在線估算。它已成功地應(yīng)用于空間技術(shù)、潛艇和飛行器的導(dǎo)航與定位，以及火力控制系統(tǒng)等方面；在工業(yè)自動化，通訊方面也有越來越廣泛的應(yīng)用。但是傳統(tǒng)Kalman濾波器，要求事先已知所研究的系統(tǒng)狀態(tài)模型和系統(tǒng)中有關(guān)噪聲統(tǒng)計特性，這在實際應(yīng)用中很難滿足。為了解決這個問題，有關(guān)專家提出了自適應(yīng)Kalman濾波，以便實時對系統(tǒng)狀態(tài)模型和噪聲參數(shù)進行校正和估計。
　　

2、 本文通過分析實際雷達觀測數(shù)據(jù)，提出一種利用加速度觀測新息調(diào)整系統(tǒng)狀態(tài)模型的自適應(yīng)Kalman濾波新算法，討論了其在多傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用。
　　 我們首先闡述Kalman濾波產(chǎn)生的背景、國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀和其在現(xiàn)實中的應(yīng)用。針對本文要解決的問題，介紹了傳統(tǒng)Kalman濾波算法的原理、濾波過程以及各種自適應(yīng)Kalman濾波算法的設(shè)計原理；一些平穩(wěn)時間序列和ARMA模型知識。
　　 其次重點分析機動目標(biāo)狀態(tài)模型變化的原因，

3、在分析實際雷達觀測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提出一種根據(jù)ARMA模型利用實時觀測新息估計、校正系統(tǒng)狀態(tài)模型的自適應(yīng)Kalman濾波算法。對新算法進行了計算機仿真試驗，通過和經(jīng)典的Singer模型自適應(yīng)Kalman濾波算法比較，在跟蹤精度，航跡壽命和實時性三個方面分析了兩種算法的優(yōu)劣。
　　 最后給出數(shù)據(jù)融合過程中航跡相關(guān)、雷達配準(zhǔn)、航跡融合三個過程的原理和各個過程中的經(jīng)典實現(xiàn)算法。通過兩組實際的雷達觀測數(shù)據(jù)計算，整個計算過程歷經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理、