免费论文摘要：多传感器缺点配准算法接洽

在运用数据融洽本领归纳处置来自多个传感器的原始消息时，为了普及传感器体例的完全本能，取消体例缺点的感化，须要对传感器举行缺点配准。正文主假如以雷达为例，运用多个雷达对同一目的的察看，来实行多雷达缺点配准本领的接洽。缺点配准模子中包括非线性模子和非高斯噪声，所以采用粒子滤波来处置非线性非高斯题目。接洽了粒子滤波的基础道理，对准粒子滤波中粒子蜕化的缺陷，安排了鉴于要害性密度因变量的矫正算法和鉴于重采集样品本领的矫正算法，即扶助粒子滤波（APF）和正则化粒子（RPF）滤波，并将粒子滤波算法及其矫正算法与交互式多模子算法拉拢，获得交互式多模子粒子滤波算法及其矫正算法。对准鉴于非协作目的的缺点离线配准题目，本文华用鉴于地心底（ECEF）坐标系的广义最小二乘配准算法，将各别雷达的量测变化到地心底坐标下，对获得的丈量数据两两相减，可获得察看向量之差的方程式。运用屡次的缺点向量差值，估量出每个雷达的体例缺点，实行缺点的离线配准接洽。对准鉴于非协作目的的恒定平台缺点在线配准题目，正文是在鉴于地心底（ECEF）坐标系下，沿用扩充卡尔曼（EKF）滤波算法和正则化粒子滤波算法对缺点举行配准。对创造的各别的缺点配准模子，树立好仿真场景和参数，辨别沿用扩充卡尔曼滤波算法和正则化粒子滤波法举行仿真，领会模子和算法的本能及优缺陷。结果，对准鉴于非协作目的的挪动平台缺点在线配准题目，正文是采用扩充卡尔曼滤波算法和正则化粒子滤波算法对缺点举行配准，表面推导配准算法的有理性，并树立仿真场景和参数，考证该配准算法的灵验性。

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