多傳感器狀態(tài)融合估計(jì)在雷達(dá)跟蹤中的應(yīng)用
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3 雷達(dá)跟蹤系統(tǒng)仿真
考慮具有3個(gè)傳感器的雷達(dá)跟蹤常加速度模型[5]，其離散狀態(tài)方程為：
設(shè)傳感器的采樣點(diǎn)數(shù)為600，則10次Monte Carlo仿真的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。表1給出了估計(jì)誤差絕對(duì)值均值比較，3個(gè)傳感器融合的綜合估計(jì)誤差是最小的。
第1個(gè)傳感器、第2個(gè)傳感器、第3個(gè)傳感器及3個(gè)傳感器融合的狀態(tài)估計(jì)曲線分別如圖3、圖4、圖5、圖6所示。圖中橫軸為仿真步數(shù)，每步時(shí)間為0.01 s。若仔細(xì)觀察這些狀態(tài)估計(jì)曲線，則單傳感器狀態(tài)估計(jì)曲線均有不足，如圖3對(duì)速度跟蹤不是很好，圖4對(duì)加速度跟蹤不是很好，圖5對(duì)速度跟蹤也不是很好，只有圖6對(duì)位移、速度及加速度跟蹤均較好。由此可見，與單傳感器Kalman濾波的結(jié)果相比，3個(gè)傳感器融合所獲得的估計(jì)值都更加貼近于目標(biāo)信號(hào)，從而證明了本文算法的有效性。
評(píng)論