[发明专利]多传感器系统数据融合精度的提高方法

摘要

本发明提出的一种多传感器系统数据融合精度的提高方法，旨在提供一种能有效控制局部不良信息对全局估计影响的方法。本发明通过下述技术方案予以实现：在估计精度相对较差或时有较大干扰的传感器系统局部估计分量中，设置一个加权因子λ，并根据λ解算参数α、β设置相匹配的参数模糊整定器；各传感器独立采集量测点迹经局部卡尔曼滤波后，将得出的局部状态估计1‑L输入数据融合预处理模块，数据融合预处理模块根据卡尔曼滤波估计误差自相关矩阵的定义，提取各局部估计误差自相关矩阵的第1行第1列分量，在线解算用于量化描述各局部估计误差大小关系的误差比系数r、误差比系数变化率rc和加权因子λ，调节λ的取值；数据融合时调用λ参与解算，得出最终全局状态估计。

主权项

一种多传感器系统数据融合精度的提高方法，其特征在于包括如下步骤：基于多传感器系统分布式数据融合原理框架，在估计精度相对较差或时有较大干扰的传感器系统局部估计分量中，设置一个加权因子λ，并根据λ解算参数α、β设置相匹配的参数模糊整定器；各传感器独立采集量测点迹经局部卡尔曼滤波后，将得出的局部状态估计1‑L输入数据融合预处理模块，数据融合预处理模块根据卡尔曼滤波估计误差自相关矩阵的定义，提取各局部估计误差自相关矩阵的第1行第1列分量，在线解算用于量化描述各局部估计误差大小关系的误差比系数r和误差比系数变化率rc；误差比例系数r和误差比系数变化率rc经模糊化接口转换为误差比变量R、误差比变化率变量RC，并输入参数模糊整定器；参数模糊整定器根据λ解算参数α、β工作原理设计的模糊规则库模糊推理，在线整定α、β取值，针对各种可能出现的R、RC取值给出的对应倍数变量A、指数变量B模糊查询表，供在线查询的A、B取值，将α、β的具体值经过清晰化接口输出至加权因子解算模块；加权因子解算模块调用上述r、α和β的实时运算结果在线解算λ，自适应调节λ的取值；最后，数据融合解算模块引入加权因子λ，通过改进后的数据融合方法实时解算，得出最终全局状态估计。