基于的贝叶斯理论的多系统定位融合算法

针对传统多系统融合定位中协作性较差,自适应性不足的问题。为了多系统定位达到更好的效果,提高多系统协同定位算法中信息融合的高效性、场景间切换的适应性,本文对传统的多系统定位融合算法进行了改进。该算法采用贝叶斯理论,多系统观测数据融合输入,建立贝叶斯概率观测模型,对多系统间定位信息直接交互,通过扩展卡尔曼滤波理论估计定位信息。在此基础上,利用各系统滤波新息和方差对场景间切换时系统概率进行实时更新,将估计结果以系统概率加权方式融合输出;仿真结果表明,在相同观测条件下,本算法与传统定位算法相比,具有更好的稳定性及自适应性。