[发明专利]一种多项式参数化似然函数的分布式批估计数据融合方法

权利要求书

1.一种多项式参数化似然函数的分布式批估计数据融合方法，其特征在于，包括：

S1、根据本地传感器的采样速率或数据更新的实际需求设定批估计更新周期，并初始化当前迭代时间t＝0；

S2、判断t值是否等于本地传感器接收到当前量测的时间；若是则执行步骤S4；否则执行步骤S3；

S3、在一个批估计更新周期内，依次接收和存储当前迭代对应的其他传感器的近似似然函数参数，并更新t值，然后返回步骤S2；

S4、从本地传感器读取当前量测，利用粒子滤波算法进行本地滤波，获得本地传感器当前组粒子样本近似的似然函数，然后执行步骤S5；

S5、采用多项式近似对步骤S4得到的本地传感器当前组粒子样本近似的似然函数进行参数化表征；采用最小二乘近似法求解得到本地传感器的多项式参数；然后将本地传感器的多项式参数发送至其他传感器；

S6、根据步骤S3存储的其他传感器的多项式参数，恢复得到当前迭代其他各传感器对应组的粒子样本近似的似然函数；

S7、对步骤S6得到的其他各传感器对应组的粒子样本近似的似然函数，以及步骤S4得到的本地传感器当前组粒子样本近似的似然函数进行批估计数据融合，得到本地传感器当前组粒子样本的权值；

S8、根据步骤S7得到的本地传感器当前组粒子样本的权值输出目标状态；然后执行步骤S9；

S9、执行l＝l+1，然后判断l是否小于或等于L，若是则结束；否则执行步骤S2；

其中，l表示当前量测，1≤l≤L，L表示本地传感器在观测总时间内接收到的总的量测个数。

2.根据权利要求1所述的一种多项式参数化似然函数的分布式批估计数据融合方法，其特征在于，所述步骤S1之前还包括初始化系统参数，包括：观测平面大小、传感器总个数、观测总时间以及目标初始状态。

3.根据权利要求1所述的一种多项式参数化似然函数的分布式批估计数据融合方法，其特征在于，所述更新t值具体为：t＝t+△T，△T为设定的时间间隔。

4.根据权利要求3所述的一种多项式参数化似然函数的分布式批估计数据融合方法，其特征在于，所述△T＝批估计更新周期/p，p为整数。