基于DS证据理论的多传感器信息融合算法

摘要：

多传感器卡尔曼滤波算法具有良好的信号跟踪及估值能力,但由于信号噪声的影响,不同传感器所提供的信号会产生一定幅度的偏差,不利于对真实信号的预测及估计.为了解决上述问题,提出了基于 DS证据理论的多传感器量测融合的方法,利用证据理论处理传感器的量测信息以及滤波器的估计值,从而合理地计算出单传感器的权值,并对子传感器的量测值进行二次赋值.经过融合后的结果具有良好的滤波效果.将改进的量测融合方法应用到目标跟踪问题中,获得的目标跟踪精度提高了近一倍.通过仿真实验对比验证了新算法的可靠性及精确性,表明该方法具有一定的实用价值.

关键词：DS证据理论、Kalman滤波、信息融合、多传感器

分类号：TN957

在线出版日期：2013-03-28（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：670-673