基于多传感器信息融合理论的交互式多模型算法

摘要：

在经典的交互式多模型算法中，对似然函数的高斯近似以及概率密度函数与概率质量函数的混合计算使得所求得的模型概率仅为贝叶斯意义下的次优值。为解决此问题，基于各滤波器估计误差的相关性和多传感器最优信息融合准则，提出了一种重新加权的交互式多模型算法。该算法通过计算估计误差的互协方差阵对模型概率进行更新，在此基础上利用最优信息融合理论对各滤波器的滤波结果进行融合。理论分析及仿真结果表明：经过重新加权的交互式多模型算法较原始算法以及其他忽略误差相关性的交互式多模型的改进算法在估计精度上均有显著的提高。

关键词：信息融合、估计误差相关、最优融合准则、标量权重、交互式多模型算法

分类号：TN911.23

资助基金：国家自然科学基金资助项目61102107，61374208

在线出版日期：2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：82-89