三维异步多传感器系统传感器偏差的高效估计
信号处理
2023-06-27 v2
摘要
多传感器数据融合中的一个重要预处理步骤是传感器配准，而该步骤的关键是从含噪量测中估计传感器偏差。该偏差估计问题通常存在两个难点：一是未知目标状态作为估计问题中的冗余变量，二是传感器局部坐标系与全局坐标系之间高度非线性的坐标变换。本文关注三维异步多传感器场景，在假设存在一个近似匀速运动目标的前提下，提出了一种加权非线性最小二乘（NLS）模型。我们给出了NLS模型中加权矩阵的两种可能选择，分别对应经典与加权NLS估计以及最大似然（ML）估计。为处理固有非线性，我们提出一种块坐标下降（BCD）算法来求解所构造的问题，该算法交替更新不同类型的偏差估计。具体而言，所提BCD算法涉及求解线性LS问题以及具有特殊结构的非凸二次约束二次规划（QCQP）问题。我们未采用半定松弛技术，而是基于交替方向乘子法（ADMM）开发了计算效率更高的算法来求解非凸QCQP子问题。在温和条件下，证明了ADMM收敛至QCQP子问题的全局解。数值仿真验证了所提BCD算法的有效性与高效性。
引用
@article{arxiv.2109.01823,
title = {Efficient Estimation of Sensor Biases for the 3-Dimensional Asynchronous Multi-Sensor System},
author = {Wenqiang Pu and Ya-Feng Liu and Zhi-Quan Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.01823},
year = {2023}
}
备注
Accepted by IEEE Transactions on Signal Processing