統計線性化無序量測更新算法

王 煒，李 丹，黃心漢

（1.海軍工程大學理學院，武漢 430033；2.武漢理工大學理學院，武漢 430070；3.華中科技大學，武漢 430074）

統計線性化無序量測更新算法

王 煒1，李 丹2，黃心漢3

（1.海軍工程大學理學院，武漢 430033；2.武漢理工大學理學院，武漢 430070；3.華中科技大學，武漢 430074）

在實際的多傳感器系統中，由于各種傳感器具有不同的采樣率，預處理時間，以及數據通信延遲，因而會出現多個傳感器量測不同步到達融合中心的現象。進一步地，當較早時刻產生的量測在較晚時刻產生的量測之后到達融合中心時，無序量測問題就出現了。針對離散時間非線性系統，提出基于統計線性化固定點平滑器的最佳統計線性化無序量測算法，它可以處理單步和兩步延遲（甚至多步）無序量測，且能達到與重新濾波法相同的估計精度。

目標跟蹤，濾波估計，無序量測

引言

在實際的多傳感器系統中，由于各種傳感器具有不同的采樣率，預處理時間以及數據通信延遲，因而會出現多個傳感器量測不同步到達融合中心的現象。當較早時刻產生的量測在較晚時刻產生的量測之后到達融合中心時，無序量測（OOSM）問題就出現了。按照問題的復雜程度，OOSM問題可分為單個OOSM更新和多個OOSM更新兩類［1］。許多實際的多傳感器系統會出現OOSM問題［2］，并且當OOSM頻繁出現時會影響和惡化系統性能，導致系統不穩定。傳統的濾波算法對OOSM更新問題不適合，必須針對性地提出處理OOSM算法。目前，已有一些綜述文獻［3-5］對該問題引起了充分的關注?！?br>