基于学习策略的多速率多传感器融合定位方法

作     者：陈博 岳凯 王如生 胡明南 CHEN Bo;YUE Kai;WANG Rusheng;HU Mingnan

作者机构：浙江工业大学信息工程学院杭州310014 

出 版 物：《航空学报》 (Acta Aeronautica et Astronautica Sinica)

年 卷 期：2022年第43卷第S01期

页      面：43-52页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0704[理学-天文学] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：浙江省重点研发计划(2022C03029) 浙江省自然科学基金(LR20F030004) 

主　　题：目标跟踪 多传感器融合估计 神经网络 多速率采样 数据驱动 

摘      要：考虑了一类目标运动模型未知且多传感器异步采样情况下的移动目标定位跟踪问题,提出了一种仅依赖于测量信息的数据驱动目标跟踪定位方法。为了解决运动模型未知的问题,依据测量模型及量测范围设计分布式神经网络结构,进而基于神经网络建立量测数据至状态变量的映射关系。在此基础上,针对多速率多传感器数据的异步问题,引入了一种基于上一量测更新时刻的数据补偿策略,构建以时间差为输入特征的权值网络模型,进而提出一种利用迭代学习逼近真实目标位置的目标定位算法。最后,通过实验对所提出方法的优越性和有效性进行了验证。