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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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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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针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。 相似文献
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宽带雷达接收的目标散射回波提供了目标散射点的散射类型及距离高分辨.由于条件限制,很难获得宽带及超宽带回波数据.采用状态空间法融合不同频带下的雷达回波数据得到目标高分辨分析.仿真证明,该方法能够有效地利用多部不同频带雷达的回波来获得目标的散射特征,明显优于同条件下单部雷达所得到的结果.该方法提供了一种以多部窄带雷达等效获得宽带、超宽带雷达的可行方法. 相似文献
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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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针对机床智能加工对加工状况监测的要求,文中提出一种在线估计表面粗糙的神经网络多传感器融合方法,用该方法可获得表面粗糙度的较好估计。文中论述了该方法的特征提取,维数压缩和归一化等预处理方法,神经网络的构造及训练等内容。仿真表明,该方法是可行和有效的。 相似文献
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多传感器数据融合中的数据预处理技术 总被引:3,自引:2,他引:3
林华 《海军工程大学学报》2002,14(3):33-35
数据预处理是进行多传感器数据融合的基础 ,对数据的空间统一和时间统一的研究方法及流程进行了阐述 ,介绍了基于该方法的技术在实际应用中取得的效果 . 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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解决多平台多传感器系统数据融合中传感器误差配准问题,首先要实现各传感器的时间一致,将关于同一目标的各传感器不同步的量测信息同步到同一基准时标下.将时间误差分为确定性和不确定性两种,分析了引起多传感器时间误差的原因,提出一种基于Kalman滤波的时间对准算法,有效解决了一定范围内不确定传输延迟引起的时间不一致问题. 相似文献
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在坐标转换误差条件下,引入kalman滤波算法的两个重要公式.分析多坐标系传感器系统中分布式kalman滤波算法的特点.在此基础上提出一种改进的联邦式滤波算法.新算法中.通过对量测方程和坐标转换方程的变换,使得本地处理器利用本地坐标系中的量测值,通过kalmam滤波算法直接得到参考坐标系下的状态值.相应的,kalman滤波算法也要根据这种数学变形作适当的修正.这样,在联邦式算法中,仅仅需要一次坐标转换就可以得到状态的全局估计,因此,滤波精度比分布式算法有所提高.仿真的结果也证实了这种性能的改进. 相似文献
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战场侦察即情报获取是取得战争胜利的基础和前提。在复杂的战场环境中,迅速地、有效地和正确地分析、处理及综合各种各样战场情报获取传感器的信息,达到更全面、更深刻地了解战场情况的目的,是非常重要的。 相似文献
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ANN-FRIFS在多传感器信息融合故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对于多传感器故障诊断系统,必须根据环境的变化和传感器的状态等合理地运用各传感器的信息。文中设计了一种基于经验规则和模糊推理功能的ANFIS置信度判别器,此判别器能自适应地对各传感器数据综合判别,得到它们相应的故障置信度,进而对多传感器的信息进行融合,提高了诊断的准确度。 相似文献