非线性系统的异步多速率数据融合估计算法研究

研究了一类非线性时变动态系统的状态估计问题,在不同传感器以不同采样率异步对同一目标进行观测时,提出了一种有效的数据融合估计算法.通过建立多尺度模型,将异步多速率系统形式转化为同步多速率系统;在每一步分别进行状态的预测和更新.在状态和观测预测时,采用强跟踪滤波(STF)算法;在状态更新时,采用有反馈分布式结构,顺序的利用每一个传感器的观测信息去更新状态的估计;从而基于给定的非线性系统模型,得到融合所有异步、多速率传感器观测信息的状态估计结果.该方法不需要对状态或观测进行扩维,计算量适当,从而保证了算法的实时性.仿真结果验证了算法的有效性.