基于鲁棒CKF的多传感器全信息融合算法
作者：徐树生 林孝工
来源：《电机与控制学报》2013年第02期
摘要：为了克服不良测量的影响，改善多传感器的融合性能，提出一种基于鲁棒容积卡尔曼滤波（CKF）的多传感器全信息融合算法。基于新息协方差匹配原理构建鲁棒cKF，定义数据质量检测函数，根据测量数据质量选择鲁棒cKF或标准cKF作为子系统最优滤波算法。基于多传感器融合信息，建立子系统软故障检测算法；定义子系统故障系数，通过系统重构实现故障子系统的隔离。利用多传感器系统所能提供的最多信息，建立全信息融合算法。将所建算法应用于船舶动力定位测量系统的仿真实验中，与CKF、局部估计加权融合算法进行比较。仿真结果表明，鲁棒CKF及软故障检测函数提高了子系统的滤波鲁棒性，全信息融合算法进一步改善了系统的融合性能。仿真结果验证了所建算法的有效性。
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