无序量测问题研究综述.pdf

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1、2014年第33卷第12期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)5DOI：10．13873／J．1000-9787(2014)12-0005-05无序量测问题研究综述吴卫华，江晶(空军预警学院，湖北武汉430019)摘要：无序量测(OoSM)是多传感器融合系统亟需解决的不可回避的问题。在总结相关文献基础上，对OoSM进行了分类，从单步延时OoSM滤波、多步延时OoSM滤波、多个OoSM滤波、非线性非高斯条件OoSM粒子滤波算法、杂波／机动目标条件OoSM跟踪算法等方面，按照由简单到复杂的

2、研究路线综述了国外开展的相关研究，并对未来研究方向进行了探讨与展望。关键词：无序量测更新；粒子滤波；无序量测跟踪；多传感器信息融合中图分类号：TP391；TN953文献标识码：A文章编号：1000-9787(2014)12-0005-05Researchsurveyofout-of-sequencemeasurementissueWUWei—hua．JIANGJing(AirForceEarlyWarningAcademy，Wuhan430019，China)Abstract：Out—of-sequencemeasuremer‘(OoSM

3、)isaninevitableanddesiderateproblemformuhisensorfusionsystem．Basedonsummarizationofsomeassociatedpublications，OoSMarecategorized，associatedforeignstudiesaresurveyedaccordingtoresearchroutefromsimplenesstocomplexityfromsuchbelowaspectsasfilteringwithsinglesteplagOoSM，multi

4、plesteplagOoSMormultipleOoSMs，andOoSMparticlefiltering(PF)algorithmundernonlinearandnon—Gaussianconditions，andtrackingwithOoSMinpresenceofclutter／maneuveringtargetsandSOon，andfutureresearchdirectionsarediscussedandprospectedintheend．Keywords：updatewithout—of-sequencemeasu

5、rement；particlefiltering(PF)；trackingwithout—of-sequencemeasurement：muhisensorinformationfusion0引言标准滤波算法不能得到最优解。另外，由于OoSM量测时在集中式多传感器目标跟踪系统中，融合中心由通信刻可能是任意的，此时，标准的离散时间平滑算法也难以应网络收集各传感器提供的含生成时戳的量测数据。由于不用。因此，必须有针对性地研究处理OoSM的相关算法。同传感器的不同数据预处理和由本地传感器发送到融合中目前已有许多方法来处理OoSM。最准确自然的方

6、法心过程中存在的不可预知的通信延时，在融合中心接收到是利用缓存滤波器，在估计状态之前缓存与某时刻相关的来自于不同传感器的量测具有不同的延时，根据延时的的所有数据，按生成时戳先后顺序重排序重处理，显然，该随机性，可分为固定延时和随机延时两类⋯。一种较为糟方法实时性较差，在许多应用场合这种“笨拙”方式是不合糕的情形是来自同一目标的量测无序到达，即先前产生的适的；而如果直接将其丢弃，又可能有损性能，因为这些量测比其后产生的量测后到达融合中心，这些量测称为无OoSM可能提供重要的横距信息，有助于获得更精确的目序量测(out—of-sequence

7、measurement，OoSM)。随着多传感标位置估计。为避免储存和重排序、重处理整个时间序列器系统的发展，OoSMs问题变得越发重要，该问题是一个非的传感器数据，目前，直接更新法已成为实时处理OoSM的标准的负时间量测更新问题。标准滤波算法要求量测的生主流思想。成时戳与到达时戳的顺序保持一致，此时，由于过程噪声的依据待处理的OoSM(S)数目的多寡，可分为单个白化特性，其与当前状态是独立的，滤波过程依次执行即OoSM和多个OoSMs问题；对单个OoSM而言，依据OoSM可。而在OoSM滤波问题中，一般有两个主要的步骤：先从延时的步长￡

8、，可进一步分为单步延时或多步延时OoSM，当前时刻回溯到OoSM时刻，再用OoSM对当前状态估计下文对步长，J的OoSM，简记为OoSM—L；对多个OoSMs而进行更新。在前一步骤时，上述独立