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归纳三类多传感器量测融合算法,即扩维滤波法、伪序贯滤波法和复合量测滤波法。采用协方差分析的方法比较各类算法的滤波精度,证明它们均能在各自给定的条件下实现线性最小均方意义上的最优滤波。仿真实例对各类算法的计算量和灵活性等性能进行比较,结果表明扩维型信息滤波器的计算量最小、灵活性最高,扩维型Kalman滤波器、伪序贯滤波器的计算量较大,而两种复合量测滤波器对各传感器的量测矩阵有一定要求,以致灵活性较差。所得结论对量测融合算法的实际应用具有一定的指导意义。 相似文献
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为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究容积信息滤波算法。此外,还采用多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。数学仿真结果表明,该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。 相似文献
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为了能更好地跟踪、定位机动目标,提出了一种将蜂窝网定位信息与本地传感器信息相融合,利用变维Kalman滤波实现定位的方法。本地传感器信息指目标的运动速度和方向。仿真实验证明该方法具有较强的机动跟踪能力,定位精度高,且计算相对简便。 相似文献
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为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,本文以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究了容积信息滤波算法。此外,还采用了多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。论文还进行了相应的数学仿真,仿真结果表明该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。 相似文献
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提出了将数据融合技术应用到计算机生成兵力 (CGF)建模中的思路和方法。在分析数据融合技术的基础上 ,深入讨论了卡尔曼滤波和最小二乘相结合的滤波方法以及一种改进的离散Hopfield神经网络 ,并结合一实际系统 ,建立了模型 ,给出了仿真结果。结果表明 ,数据融合技术和CGF建模相结合具有一定的应用前景和研究价值。 相似文献
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目前有两种基于K a lm an滤波的多传感器观测融合方法,方法1是将观测向量的维数增加,获得扩展观测向量。方法2是在最小均方误差准则下,对不同传感器间的观测向量进行加权运算,获得与单个传感器相同维数的观测向量。通过对滤波器的状态估计误差协方差的分析和相关数学表达式,给出了两种方法的对比。仿真结果表明,当两个传感器的观测矩阵相同时,两种方法在功能上等价,但方法2的运算复杂度低。当两个传感器的观测矩阵的维数相同,但其值不相等时,方法1优于方法2。当两个传感器的观测矩阵的维数不同时,只能用方法1,而方法2失效。 相似文献
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光谱分析技术操作简便、快捷, 是发动机磨损状态监测与故障诊断行之有效的主要手段。基于发动机磨损特征及其状态识别框架, 建立了其信息融合系统, 并结合实例, 分别应用磨损量信息融合、磨损率信息融合和磨损量与磨损率联合融合 3种方法, 得到发动机磨损工况的信任区间及其磨损状态。实践证明, 光谱信息融合方法可提高发动机磨损状态的识别率, 是发动机磨损状态监测的理想方法。 相似文献
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IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法. 相似文献