基于概率统计的多传感器融合定位方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提出了一种基于概率统计的多传感器融合定位方法、系统、设备及介质；该方法包括：获取多个时差定位系统对同一目标的定位结果数据，根据定位结果数据反算目标相对于每个时差定位系统的方位信息；基于每个时差定位系统，构建对应的传感器测量误差的统计分布模型；根据多个统计分布模型，构建传感器测量误差的联合概率分布模型；利用联合概率分布模型的最大似然参数来估计目标的位置。本申请基于每个时差定位系统，充分挖掘定位数据和传感器自身的位置特点，构建联合概率分布模型，并利用满足这一分布的最大似然参数来估计目标位置，将数据特点融入了融合算法，提升了定位融合的精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及导航，尤其涉及一种基于概率统计的多传感器融合定位方法、装置设备及介质。

技术介绍

1、随着信息技术的进步，多传感器融合定位技术(也称为分布式融合)已经成为指挥控制系统中不可或缺的一部分，其通过综合来自不同传感器的目标航迹数据，并结合数学模型与算法，能够更准确地估计出目标的实际位置轨迹。多传感器融合定位不仅对于监视、跟踪以及控制空中或海上目标至关重要，而且在电子侦察领域中也为目标指引提供了强有力的支持。

2、相比于传统的集中式量测融合方式，多传感器融合定位方案显著降低了对通信带宽的需求，并且由于其算法设计的灵活性，使得系统具有更好的可靠性和可扩展性，较强的实现性，因此有着广阔的应用前景。

3、然而，相关技术中的多传感器融合定位技术大多依赖于最优航迹融合算法，虽然能够有效处理来自多个传感器的数据，由于是采用通用的方法来计算融合后的互协方差矩阵，因此在某些复杂环境的场景下，可能导致定位精度的下降。具体来说，传统多传感器融合定位算法未能充分利用定位数据的特性以及传感器本身的位置信息，从而限制了其在复杂环境中的性能表现。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，

5.根据权利要求1-4任一项所述的基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，

7.基于概率统计的多传感器融合定位系统，其特征在于，包括：p>

8.根据权...

【技术特征摘要】

1.基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，

5.根据权利要求1-4任一项所述的基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的基于概率统计的多传感器融合定位方法，其特征在于，

7.基于概率统计的多传感器融合...

【专利技术属性】
技术研发人员：方棉佳，陈小舟，王晓波，杨振，张猛，吕汉峰，
申请(专利权)人：中国人民解放军九三二零九部队，
类型：发明
国别省市：