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1.
一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果. 相似文献
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多传感器异步数据融合模型分析 总被引:5,自引:0,他引:5
多传感器异步融合比同步数据融合更为符合实际,不同情形下异步融合模型可以有所不同。在模型噪声和观测噪声互不相关的假设下,建立多个异步数据融合模型并对多个融合模型进行描述,综合分析和比较模型的优缺点;仿真实例说明了各个模型的有效性以及适合应用的环境。 相似文献
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用于机动目标跟踪的分布式多传感器异步融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,随着目标机动性能的不断提高,单个传感器越来越难于对目标进行有效地跟踪.分布式多传感器网络是当前国内外研究的热点,也是解决机动目标跟踪的有效途径之一.提出了一种适用于机动目标跟踪的异步融合算法:融合中心采用交互式多模型(IMM)算法,在给定融合周期的基础上,对多传感器数据进行异步融合,得到有效跟踪航路.蒙特卡罗仿真表明,该算法可以有效地改善对机动目标的跟踪性能,可为工程应用提供有益参考. 相似文献
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《后勤工程学院学报》2017,(4)
为了有效融合具有不完整互相关信息分布式系统的传感器估计,利用有界集来描述传感器估计相关信息的不确定性,通过直接在某一有界集上极小化最大估计误差,获得了一类新的稳健融合估计。与已有融合算法相比,该融合方法不仅不需要传感器估计的完整互相关信息,而且能够有效利用部分可得信息来改善融合效果。数值算例表明,所得到的融合估计具有很好的性能。 相似文献
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《后勤工程学院学报》2015,(5)
针对一类传感器观测具有多步随机延迟、状态转移矩阵具有范数界不确定的离散动态系统,在Minmax准则下设计了一种最优的滤波器。对于这类问题,已有的方法主要限于一步随机延迟的情况,通过最小化估计误差协方差矩阵的某种上界来设计滤波器,在递推算法中每一步都需要给定一个尺度参数;而改进滤波算法在实际应用中更加方便。通过数值例子表明,对于具有一步延迟的传感器观测,与已有方法相比该方法具有更小的平均估计误差;同时,对于两步随机延迟的动态系统也具有较好的滤波效果。 相似文献
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针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究,设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先,在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型;接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合,计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值;最后,以目标的跟踪精度需求为出发点,结合蚁群算法的思想,设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明:该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下,根据对各目标跟踪任务的重要程度,合理地调度传感器资源。 相似文献