基于迭代卡尔曼滤波的传感器数据融合仿真

摘要：

在对运动系统进行实时动态姿态信息检测过程中,常常需要加速度计、陀螺仪等多个惯性传感器的协同工作,因此需要对多传感器的输出数据进行融合处理.卡尔曼滤波法是其中常用的一种数据融合算法.该算法的滤波融合精度,直接影响了运动系统姿态信息的精度与实时性.在研究传统的卡尔曼滤波算法的基础上,仿真分析了过程噪声协方差矩阵、测量噪声协方差矩阵对于卡尔曼滤波算法的滤波精度、响应时间的影响,提出了一种基于数据迭代法的卡尔曼滤波融合算法.该算法将多传感器数据融合后的输出再次进行迭代运算,实现了较好的融合效果.仿真实验结果表明,相较于传统的卡尔曼滤波算法,所提出算法的复杂度低,实时性好,同时滤波精度大幅提升.

关键词：卡尔曼滤波器、传感器数据融合、滤波精度、迭代法、仿真

所属期刊栏目：27

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部重点研发项目2016YFC0100902;上海市闵行区产学研项目2014MH163

在线出版日期：2017-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：137-140