实时时间配准仿真研究

针对多传感器数据融合系统中观测数据时间不同步的问题,采用常系数滤波算法与Lagrange插值法结合进行时间配准,并用仿真的方法验证了此配准方法有效。与现有算法比较,此方法可与目标跟踪同步进行,配准实时性强,且简单,可提高融合效率。     

卡尔曼滤波在雷达偏差估计应用中的改进

为实时跟踪整个雷达网内各雷达的方位偏差和测距偏差的幅度变化,可利用卡尔曼滤波数据存储量小、便于实时处理的特点,用卡尔曼滤波算法对雷达方位偏差和测距偏差幅度进行实时跟踪,并在实际处理的过程中改进噪声计算方法,克服噪声线性化的问题,对实时估计雷达方位偏差和测距偏差非常有效。通过MATLAB仿真得到验证,改进后的雷达方位偏差和测距偏差的估计值比改进前更精确,并且收敛速度提高了2倍,结果表明,此方法既简单又快速、估计值更精确。