2、离散动态系统的卡尔曼滤波与多传感器数据融合

离散动态系统的卡尔曼滤波与多传感器数据融合

多传感器数据融合概述

多传感器信息融合系统旨在准确评估被观测对象的状态，以便采取适当的对策。相较于单传感器系统，多传感器系统在可量化的状态估计性能方面具有显著优势，但也存在一些缺点。

多传感器数据融合的优势

1. 提高目标估计精度 ：使用多个相同的传感器（如相同的雷达跟踪移动物体），将观测结果结合起来，可以提高对目标位置和速度的估计。通过增加N个独立观测值，可以获得统计优势。
2. 增强可观测性 ：以图像融合为例，将不同焦点的图像融合后，可以更清晰地观察到原本在单张图像中不明显的信息。例如，将聚焦于左侧和右侧的图像融合后，两个时钟都能清晰可见；将MRI和CT图像融合后，人脑的边缘和内部结构都能清晰呈现。
3. 改善观测过程 ：利用多个传感器的相对位置或运动，可以改善观测过程。例如，通过两个测量物体角度方向的传感器进行三角测量，可以确定物体的位置，这种技术常用于测量和商业导航。同样，一个传感器相对于另一个以已知方式运动时，可以瞬间测量物体相对于观测传感器的位置和速度。如多个无人机和地面车辆通过自组织网络连接，融合它们所搭载传感器的信息，可以大大提高目标跟踪的成功率。

此外，数据融合还具有提高系统可靠性和稳定性、扩大空间和时间覆盖范围、增加可信度、缩短响应时间、减少信息歧义、提高检测性能、提高空间分辨率、增加测量空间维度和提高规模等优点。

多传感器数据融合的劣势

与单传感器系统相比，多传感器系统的复杂性大