【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多目标跟踪与多传感器信息融合，尤其涉及一种基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法、系统及终端。
技术介绍
1、由于传感器的采样率不同、量测精度不同、传感器时/空配准问题以及在观测过程、数据处理过程、通信过程存在的滞后和丢包等问题都可能导致传感器的数据是异步的。因此，在实际应用中异步融合问题是不可忽略的。韩崇昭的《多源信息融合》将融合问题详细地划分为顺序量测、单个一步滞后、单个多步滞后和多个多步滞后四种情况。还讨论了多传感器顺序或非顺序量测导致的异步融合问题，其中，顺序量测(in-sequencemeasurement,ism)异步融合问题满足一致性的融合，非顺序量测(out-of-sequencemeasurement,oosm)异步融合问题不满足一致性。
2、目前一种常见的分类方式是判断多传感器融合的次序与状态观测的一致性。
3、对于顺序量测的异步融合算法而言，序贯融合滤波方法是一种最佳的方法，但该方法通常存在计算量较大等问题。为此，blair等人提出了采用最小二乘法将多个异步的量测数据进行融合...
【技术保护点】
1.一种基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法，其特征在于，在声纳发送的局部估计数量等于零时，执行以下操作：
3.根据权利要求2所述的基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法，其特征在于，进行的预测包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法，其特征在于，在接收到的局部估计时刻与融合时刻相同时，执行以下操作：
5.根据权利要求1所述的基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法，其特征在于，在声纳发送的局部估计数量等于零时，执行以下操作：
3.根据权利要求2所述的基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法，其特征在于，进行的预测包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法，其特征在于，在接收到的局部估计时刻与融合时刻相同时，执行以下操作：
5.根据权利要求1所述的基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法，其特征在于，所述得到融合时刻的加权观测值之后，还包括以下步骤：
6.一种基于预测估计的深海异构传感器异步融合系统，其特征在于，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：生雪莉，王岩，万林娜，石冰玉，丁峰，陈洋，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：
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