基于多輸出的多傳感器在線航跡融合方法

摘要： 多傳感器航跡融合能夠在一定準(zhǔn)則下整合數(shù)據(jù)，獲得比單一的傳感器數(shù)據(jù)更接近被測物理量真值的狀態(tài)估計值和更有價值的綜合信息。目前，卡爾曼濾波算法和傳統(tǒng)的加權(quán)平均融合算法雖然能有效地實現(xiàn)航跡融合，但融合所得測量精度仍然有限。文中針對航跡數(shù)據(jù)特點，提出基于多輸出的多傳感器在線航跡融合算法，通過多輸出多元線性回歸模型實現(xiàn)了航跡數(shù)據(jù)融合；利用云邊協(xié)同架構(gòu)完成模型訓(xùn)練和推理，在中心云端利用歷史...