噪声相关多传感器系统的微观EKF融合算法

在研究多传感器系统融合技术时，针对噪声相关性的处理是提高系统状态估计准确性的关键。传统的集中式融合滤波算法虽然能够提供较高的融合精度，但计算量大，特别是在涉及到高维矩阵运算时，其计算负担尤为突出。针对这一问题，一种基于噪声相关性研究的微观扩展卡尔曼滤波（micro-EKF）融合算法应运而生。 该算法在扩展卡尔曼滤波（EKF）的基础上进行改进，扩展卡尔曼滤波是一种用于非线性系统的估计方法，它通过线性化非线性系统模型来应用经典的卡尔曼滤波理论。当系统的动态过程和观测过程都是非线性时，EKF是实现状态估计的常用方法。 文章提出了信息滤波器的概念，信息滤波器是卡尔曼滤波器的另一种形式，它通过转换观测和状态变量来避免直接处理协方差矩阵的逆运算，从而降低了计算复杂度。矩阵求逆引理在这种转换中扮演了重要角色，它允许算法在信息形式下进行推导，而信息形式的EKF与标准形式的EKF在数学上是等价的。 进一步地，为了解决传统集中式融合算法中的大规模矩阵运算问题，新算法利用矩阵相似变换理论将信息形式的EKF等价分解为具有局部通信的微观滤波器形式。这种分解方法允许每个传感器只与少数几个其它传感器进行信息交换，从而显著减少了必须处理的数据量，并提高了算法的数值稳定性。 新提出的微观EKF融合算法不仅保持了与传统集中式融合算法相同的融合精度，而且还有助于缓解高计算负担，并具备了信息滤波器的数值计算优点。通过理论分析和计算机仿真相结合的方法，验证了新算法的有效性，证明了其在处理噪声相关多传感器系统融合问题中的优势。 该研究的关键词涵盖了数据融合、扩展卡尔曼滤波、噪声相关性、矩阵求逆引理和矩阵相似变换等多个方面。关键词的设定为研究提供了一个清晰的方向和范围，也方便了该领域研究者之间的学术交流和文献检索。 文章还指出，多传感器融合技术作为一种新兴学科，已经在军事、国防和民用高科技领域中得到了广泛的应用。该技术通过综合利用多个相同或不同类型传感器的局部观测信息，实现信息互补和目标状态估计，极大地提高了估计的准确性。随着相关研究的深入，多传感器融合技术必将在未来的智能系统设计中扮演更加重要的角色。