多传感器空间配准的病态性及其稳健估计

发布时间：2018-05-06 16:54

  本文选题：信息处理技术 + 空间配准　； 参考：《兵工学报》2017年10期

【摘要】：为提高多传感器空间配准的精度和稳定性,以最小二乘空间配准算法为基础,分析多传感器空间配准病态性产生的原因,指出系统误差估计Fisher信息矩阵的病态性是影响空间配准质量的主要因素。运用条件指标对病态性程度进行评价,并根据信息矩阵的奇异值呈阶梯型分布特点,提出一种混合的奇异值修正稳健估计算法。该算法通过只对较小的条件指标进行修正,实现对系统误差观测方程中不确定成分的有效抑制和确定成分的保留,能较好解决多传感器空间配准系统误差实时估计问题;通过两种不同场景下的系统误差估计结果证明,该算法的使用可显著地提高系统误差参数估计的精度和稳定性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy and stability of multi-sensor space registration, the reason of ill-condition of multi-sensor space registration is analyzed based on least square space registration algorithm. It is pointed out that the ill-condition of Fisher information matrix is the main factor that affects the quality of spatial registration. The condition index is used to evaluate the degree of morbid state. According to the characteristic of the singular value of the information matrix, a modified robust estimation algorithm of mixed singular value is proposed according to the characteristic of the singular value of the information matrix. The algorithm can effectively suppress and determine the uncertain components in the system error observation equation by modifying only the smaller conditional index, and can solve the problem of real-time error estimation of multi-sensor spatial registration system. The results of system error estimation in two different scenarios show that the proposed algorithm can significantly improve the accuracy and stability of system error parameter estimation.
【作者单位】： 江苏自动化研究所;
【基金】：国家“973”计划项目(613101)
【分类号】：TN95;TP212

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本文编号：1853104