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针对分布式多传感器数据融合系统，提出了一种多传感器异步航迹融合算法。由于不同传感器的采样时间各不相同，融合算法首先利用最小二乘法将局部航迹统一到融合中心的融合时间点，然后利用多传感器自适应航迹融合算法，将局部航迹进行融合，得到系统航迹。仿真结果表明该算法能够较好的解决异步航迹的融合问题，以较小的计算量达到了接近加权协方差（WCF）算法的融合精度。
关键词： 多传感器；异步航迹融合；最小二乘法；计算机仿真
Abstract: For distributed multisensor data fusion system, a multisensor asynchronous track fusion algorithm is proposed. Firstly, local tracks are synchronized to fusion center by using the Least Mean Square(LMS) algorithm to solute the problem that the sampling rates of local sensors are different Secondly, system tracks are obtained by using adaptive fusion algorithm. The simulation result illustrates that this new algorithm can solute the problem of asynchronous track fusion, and it approaches the Weighted Covariance Fusion（WCF） method in the fusion precision, with the less computational burden.
Keywords: multi-sensor；asynchronous track fusion; least mean square; computational
simulation
关键词： 多传感器；异步航迹融合；最小二乘法；计算机仿真
Abstract: For distributed multisensor data fusion system, a multisensor asynchronous track fusion algorithm is proposed. Firstly, local tracks are synchronized to fusion center by using the Least Mean Square(LMS) algorithm to solute the problem that the sampling rates of local sensors are different Secondly, system tracks are obtained by using adaptive fusion algorithm. The simulation result illustrates that this new algorithm can solute the problem of asynchronous track fusion, and it approaches the Weighted Covariance Fusion（WCF） method in the fusion precision, with the less computational burden.
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