吴卫华， 江 晶

(空军预警学院,湖北 武汉 430019)

无序量测问题研究综述*

吴卫华， 江 晶

(空军预警学院,湖北 武汉 430019)

无序量测(OoSM)是多传感器融合系统亟需解决的不可回避的问题。在总结相关文献基础上，对OoSM进行了分类，从单步延时OoSM滤波、多步延时OoSM滤波、多个OoSM滤波、非线性非高斯条件OoSM 粒子滤波算法、杂波/机动目标条件OoSM跟踪算法等方面，按照由简单到复杂的研究路线综述了国外开展的相关研究，并对未来研究方向进行了探讨与展望。

无序量测更新； 粒子滤波； 无序量测跟踪； 多传感器信息融合

0 引 言

在集中式多传感器目标跟踪系统中，融合中心由通信网络收集各传感器提供的含生成时戳的量测数据。由于不同传感器的不同数据预处理和由本地传感器发送到融合中心过程中存在的不可预知的通信延时，在融合中心接收到的来自于不同传感器的量测具有不同的延时，根据延时的随机性，可分为固定延时和随机延时两类[1]。一种较为糟糕的情形是来自同一目标的量测无序到达，即先前产生的量测比其后产生的量测后到达融合中心，这些量测称为无序量测(out-of-sequence measurement,OoSM)。随着多传感器系统的发展，OoSMs问题变得越发重要,该问题是一个非标准的负时间量测更新问题。标准滤波算法要求量测的生成时戳与到达时戳的顺序保持一致，此时，由于过程噪声的白化特性，其与当前状态是独立的，滤波过程依次执行即可。而在OoSM滤波问题中，一般有两个主要的步骤：先从当前时刻回溯到OoSM时刻，再用OoSM对当前状态估计进行更新。……