一種改進的多傳感器加權融合算法
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兩種算法的仿真比較
本文引用地址：http://www.104case.com/article/101023.htm考慮三個傳感器的二維跟蹤系統：
其中T為采樣周期，x(t)=[xl(t), x2(t)]T，xl(t)，x2(t)和w(t)各為在時刻tT運動目標的位置、速度、和加速度，且z(t)為對x(t)的觀測信號，v(t)為觀測噪聲。
設w(t)和vi(t)是零均值、方差陣各為和的獨立高斯白噪聲。
用Matlab進行仿真，產生200個周期三個傳感器跟蹤目標的狀態估計數據和兩種算法的融合數據。
圖3是三個傳感器的狀態估計值及改進的融合算法、平均加權融合算法的估計值與真實值的比較，圖4是改進的融合算法與平均加權融合算法的狀態濾波誤差曲線的比較。從圖3和圖4中可以看出，經過多傳感器融合后，不管用哪種融合算法，目標航跡較原來單傳感器跟蹤都有很大的改善。
本文提出的改進加權融合算法的融合效果明顯優于單傳感器跟蹤，通過圖3和圖4進行的兩種融合算法的融合估計值及方差比較，也可得出改進融合算法優于平均加權融合算法的結論。
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