本发明涉及多传感器信息融合，尤其是涉及一种用于多传感器信息融合的全局椭球密度融合方法。
背景技术：
1、分布式集员状态估计是一种结合多个传感器协同工作，利用集员估计理论对被估计系统进行精确估计的信息融合方案。在目标跟踪、环境监测等领域展现出了巨大的潜力，其核心思想在于多个传感器节点通过信息交互与融合，得到比单个传感器更精确的目标状态估计集合。在分布式集员状态估计过程中，每个传感器节点独立地收集被估计系统的状态信息，并可以与周围节点进行数据交换，再根据观测数据和系统模型计算出一个包含真实状态的椭球域，即为局部状态估计椭球，再将各节点的局部状态估计椭球进行融合，最终得到一个包含真实状态且比局部状态估计椭球更精确的全局状态估计椭球。
2、现有的针对局部椭球域的融合方案存在很多局限性。并集方案虽保证了全局估计的完整性，但却牺牲了估计精度。通过求取局部状态估计椭球交集的全局最小体积椭球的方案追求了精度的提高，不仅存在保守型和不同优化方案的计算复杂度高等问题，而且只关注于所有椭球的公共部分，会舍弃非公共部分的状态信息，可能会丢失有价值的数据。协方差融合方案是通过融合椭球的协方差矩阵得到全局的融合结果，协方差矩阵只能反应数据的统计特性，无法精确描述椭球的几何形状，融合结果通常过于保守，估计范围偏大，然而在面对多传感器融合问题时，需要对多个局部信息重复操作，算法复杂度也会相应增大。外接矩形法融合方案假设局部状态估计结果为平行于坐标轴的椭球，可能与实际融合情况不符，此方案相对于交集方案的精度提高非常有限，也存在保守型的问题，难以适应复杂的目标系统状态估计场景。值得注意的是，对于容错能力较低的实际问题，需要较高精度估计区域，现有的融合方案存在较高的保守型，无法满足要求。
技术实现思路
1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于多传感器信息融合的全局椭球密度融合方法。
2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、本发明提供一种用于多传感器信息融合的全局椭球密度融合方法，包括以下步骤：
4、s1、根据分布式集员估计算法得到局部状态估计椭球；
5、s2、根据所述局部状态估计椭球计算所有局部估计椭球的采样点；
6、s3、得到所述采样点后，设置约束条件，筛选出符合约束条件的采样点，并组合成全局采样点集合；
7、s4、设置密度条件，计算全局采样点集合中符合密度条件的全局采样点，得到符合密度条件的全局采样点集合；
8、s5、根据符合密度条件的全局采样点集合，构造外接矩形，利用所述外接矩形构造内切椭球，得到全局状态估计结果。
9、所述局部状态估计椭球由状态估计值和参数矩阵组成。
10、所述约束条件采用如下公式表示：
11、
12、其中，为局部椭球采样点向量，为状态估计值，为参数矩阵。
13、所述密度条件包括两个密度参数：采样点之间的距离和采样点的数量，采用如下公式表示：
14、
15、其中，表示邻域半径γ内的采样点集合，为采样点和之间的欧式距离并且h和代表集合中的索引，其范围是1到表示满足密度要求的采样点集合。
16、构造外接矩形的过程包括：首先确定符合条件的采样点集合在每个维度的最大值和最小值，将最大值和最小值的中心作为外接矩形的中心点。
17、将所述外接矩形的长边和短边分别作为内切椭圆的长轴和短轴；将所述外接矩形的中心点作为内切椭圆的中心点。
18、第二方面，本发明提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述中任一所述的方法。
19、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器，以及存储于所述存储器中的程序，所述处理器执行所述程序时实现上述中任一所述的方法。
20、第四方面，本发明提供一种存储介质，其上存储有程序，所述程序被执行时实现上述中任一所述的方法。
21、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
22、1.本发明采用的全局椭球密度融合法对噪声和异常值具有更强的抵抗力，使全局椭球密度融合法在面对复杂环境和传感器误差时，能保持较高的估计精度和更好的鲁棒性。
23、2.本发明采用的全局椭球密度融合法不局限于椭球的几何边界，而是深入分析每个椭球内部的采样点密度分布情况，可以更精确的描述全局状态估计的区域，有效提升估计精度。
24、3.对于高精度的要求，本发明可以通过修改密度参数和采样点数量来实现，可以更灵活的控制融合结果的精度。
25、4.对于高维数据融合，本发明比现有的优化算法速度更快，计算复杂度更低。
1.一种用于多传感器信息融合的全局椭球密度融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于多传感器信息融合的全局椭球密度融合方法，其特征在于，所述局部状态估计椭球由状态估计值和参数矩阵组成。
3.根据权利要求1所述的一种用于多传感器信息融合的全局椭球密度融合方法，其特征在于，所述约束条件采用如下公式表示：
4.根据权利要求1所述的一种用于多传感器信息融合的全局椭球密度融合方法，其特征在于，所述密度条件包括两个密度参数：采样点之间的距离和采样点的数量，采用如下公式表示：
5.根据权利要求1所述的一种用于多传感器信息融合的全局椭球密度融合方法，其特征在于，构造外接矩形的过程包括：首先确定符合条件的采样点集合在每个维度的最大值和最小值，将最大值和最小值的中心作为外接矩形的中心点。
6.根据权利要求5所述的一种用于多传感器信息融合的全局椭球密度融合方法，其特征在于，将所述外接矩形的轴长作为内切椭球的轴长，将所述外接矩形的中心点作为内切椭球的中心点。
7.根据权利要求6所述的一种用于多传感器信息融合的全局椭球密度融合方法，其特征在于，所述内切椭球包括二维的内切椭圆、三维及以上的内切椭球。
8.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-7中任一所述的方法。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器，以及存储于所述存储器中的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
