实现基于CV模型的估计和估计融合

资 源 简 介

实现基于CV模型的估计和估计融合

详 情 说 明

基于CV模型的估计和估计融合是目标跟踪系统中的关键技术，主要通过多个传感器的数据融合来提高状态估计精度。系统实现主要分为以下几个核心部分：

Kalman滤波估计 每个传感器基于CV（常速度）模型对目标状态进行独立估计。CV模型假设目标在短时间内保持恒定速度运动，适用于匀速或近似匀速的场景。通过Kalman滤波，传感器可以实时更新目标的位置和速度信息，同时给出估计误差的协方差矩阵。

局部估计融合 SCC（Sequential Covariance Composition）融合：该方法通过顺序更新各传感器的协方差信息，逐步优化全局估计。计算效率较高，但可能受传感器误差相关性影响。 CI（Covariance Intersection）融合：适用于传感器间误差相关性未知的情况。CI算法通过优化加权系数，使得融合后的协方差矩阵的行列式最小化，从而提高稳定性。

误差与可视化分析 绘制局部估计和融合估计的位置、速度、加速度误差曲线，对比各方法的精度差异。 通过协方差椭圆可视化不同估计的置信区域，直观反映估计的不确定性。

该实现适用于多传感器目标跟踪系统，提高了复杂环境下的鲁棒性和估计精度。