作者：孙锋利; 冯新喜; 高全华数据融合目标跟踪异类传感器卡尔曼滤波
摘要：提出了一种基于异类传感器(R和IR)的数据融合目标跟踪算法,两种传感器具有不同的测量维数,量测数据异步采样并以不同的速率传输到融合中心站点.通过时间匹配技术,完成两种异步数据的融合,然后实现滤波器的状态更新.同时文中讨论了一种REKF(旋转推广卡尔曼滤波:Rotation Extended Kalman Filter)算法,可以有效地解决量测非线性和降低计算量的问题.
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