基于贝叶斯理论的多系统定位融合算法

摘要：

针对传统多系统融合定位中协作性较差,自适应性不足的问题,为多系统定位达到更好的效果,提高多系统协同定位算法中信息融合的高效性、场景间切换的适应性,对传统的多系统定位融合算法进行了改进.采用贝叶斯理论,多系统观测数据融合输入,建立贝叶斯概率观测模型,对多系统间定位信息直接交互,通过扩展卡尔曼滤波理论估计定位信息.在此基础上,利用各系统滤波新息和方差对场景间切换时系统概率进行实时更新,将估计结果以系统概率加权方式融合输出.仿真结果表明,在相同观测条件下,改进算法与传统定位算法相比,具有更好的稳定性及自适应性.

关键词：贝叶斯、扩展卡尔曼滤波、多系统、跟踪定位

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.45(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院国际合作局重点支持项目Y70601A1EY

在线出版日期：2019-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：288-293