基于鲁棒CKF的多传感器全信息融合算法

摘要：

为了克服不良测量的影响,改善多传感器的融合性能,提出一种基于鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)的多传感器全信息融合算法.基于新息协方差匹配原理构建鲁棒CKF,定义数据质量检测函数,根据测量数据质量选择鲁棒CKF或标准CKF作为子系统最优滤波算法.基于多传感器融合信息,建立子系统软故障检测算法；定义子系统故障系数,通过系统重构实现故障子系统的隔离.利用多传感器系统所能提供的最多信息,建立全信息融合算法.将所建算法应用于船舶动力定位测量系统的仿真实验中,与CKF、局部估计加权融合算法进行比较.仿真结果表明,鲁棒CKF及软故障检测函数提高了子系统的滤波鲁棒性,全信息融合算法进一步改善了系统的融合性能.仿真结果验证了所建算法的有效性.

关键词：全信息融合、容积卡尔曼滤波、故障检测、故障隔离、鲁棒性

所属期刊栏目：17

分类号：U666.1(船舶工程)

资助基金：国家高技术船舶科研项目GJCB09001;国家自然科学基金NSFC60775060

在线出版日期：2013-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：90-97,111