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多传感器噪声方差未知情况下的异步航迹融合 总被引:1,自引:1,他引:0
针对分布式多传感器数据融合系统,提出了一种多传感器异步航迹融合算法。现有的多传感器信息融合算法大都基于Kalman滤波器,要求噪声方差已知,并且假定各传感器同步采样,不考虑通信延迟。本文在分布式处理的模式下,基于各传感器在扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计形成本地航迹的基础上,提出了一种融合误差均方差矩阵的迹最小意义下的异步目标航迹融合算法。仿真实验结果表明,这种融合算法是有效的,算法接近集中式融合算法的精度。 相似文献
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加权融合法处理无序量测问题 总被引:1,自引:0,他引:1
针对集中式多传感器目标跟踪系统中存在的无序量测问题,基于协方差加权融合的思想,在融合估计误差协方差矩阵迹最小意义下,建立了基于最优融合的多步延迟无序量测更新算法。该算法先将无序量测配准到最新状态估计的时刻,将其与之进行协方差加权融合。为进行无序量测与各传感器量测噪声相关性的计算,引入了等效量测。通过理论分析和仿真实验说明该算法能有效处理无序量测多延迟问题,其性能接近最优且随延迟步数增加性能下降非常小,而且有与最优的数据缓存法相同的滤波精度,以及较小的额外存储量。 相似文献
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基于动态加权的分布式多传感器航迹融合算法* 总被引:5,自引:1,他引:4
针对目前分布式航迹融合算法中鲁棒性和实时性问题,基于充分利用多传感器测量数据中互补和冗余信息的思想,通过局部航迹估计间模糊支持度函数的建立和支持度矩阵的求解,动态地实现各局部航迹估计在融合中心权重的合理分配,进而提出了一种基于动态加权的分布式多传感器航迹融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
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研究带多传感器和相关观测噪声的离散随机奇异系统的分布式融合状态估计问题.核心思想是将带多传感器的随机奇异系统转化为一个等价的非奇异系统组.在得到局部非奇异系统的状态估计后,利用线性最小方差意义下的最优加权融合算法,得到原系统的全阶最优融合滤波器和平滑器.仿真算例表明,融合估值器优于每个局部估值器. 相似文献
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含无序量测的多传感器信息融合算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于通信时间的延迟性,在多传感器系统中常常会出现无序量测情况.为提高估计的精度,系统须对无序量测进行处理,状态更新法是处理无序量测问题的一种有效方法.对于多传感器信息融合问题,给出了一种处理无序量测的状态估计更新算法.仿真计算表明该算法能有效的提高融合估计的精度. 相似文献
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在分布式多传感信息融合系统中,由于每个局部传感器的采样频率不同以及具有不同的通信延迟,导致来自不同传感器的局部航迹往往是异步的.针对此问题,提出了一种异步航迹关联方法.该方法首先基于最小二乘法实现单传感器的时域融合,从而将多传感异步航迹同步化.接下来,将多传感多目标航迹关联问题转化为在网络中搜索总费用最小的多个互不相交的路径问题,从而获得相应于每个目标的各个传感器的局部航迹组合.仿真试验表明,算法可以有效地解决异步航迹的关联问题,且具有较高的关联成功率. 相似文献
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针对分布式传感器网络中多目标随机集状态混合无序估计问题,本文提出了一种基于高斯混合概率假设密度无序估计分布式融合算法.在高斯混合概率假设密度滤波器的框架下,首先基于概率假设密度递推滤波特性,建立适用于多目标随机集状态混合无序估计的最新可利用估计判别机制,然后利用扩展协方差交叉融合算法对经过最新可利用估计判别机制获得的无序概率假设密度强度估计进行融合处理,针对融合过程中高斯分量快速增长的问题,在保证信息损失最小的前提下,对融合过程的不同环节实施高斯混合分量裁剪操作,给出了一种多级分层分量裁剪算法.最后,仿真实验验证了文中所提的算法的有效性和可行性. 相似文献
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在集中式多传感器目标跟踪系统中,常出现源自同一目标的量测到达处理中心时的乱序现象,即无序量测问题。本文借鉴等价量测与重新滤波法的思想,提出一种基于等价量测的顺序更新式无序量测处理算法。该算法用等价量测来代替重新滤波法中需要缓存的量测序列,然后从无序量测处开始用无序量测和等价量测进行顺序更新。通过理论分析和仿真实验证明:该算法在处理一步延迟时是最优的,在处理多步延迟时,接近最优;且该算法有较高的滤波精度和较小的额外存储量。 相似文献
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针对滞后无序量测((OOSM)的单步滞后滤波问题,在现有算法的基础上,推导非线性单步滞后无序量测更新方程.提出用UT变换来计算其中涉及到的状态向量以及相关量测之间的协方差,从而有效解决了状态转移方程为线性而量测方程为非线性的非线性Gauss系统的单步滞后OOSM问题.然后,针对多传感器单步滞后OOSM情况,给出了基于U... 相似文献
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研究了带未知模型参数和衰减观测率多传感器线性离散随机系统的信息融合估计问题.在模型参数和衰减观测率未知的情形下, 应用递推增广最小二乘(Recursive extend least squares, RELS)算法和加权融合估计算法提出了分布式融合未知模型参数辨识器; 应用相关函数对描述衰减观测现象的随机变量的数学期望和方差进行在线辨识.将辨识后的模型参数、数学期望和方差代入到最优分布式融合状态滤波器中, 获得了相应的自校正融合状态滤波算法.应用动态误差系统分析(Dynamic error system analysis, DESA)方法证明了算法的收敛性.仿真例子验证了算法的有效性. 相似文献
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CHEN JinGuang LI Jie & GAO XinBo School of Electronic Engineering Xidian University Xi’an China School of Computer Science Xi’an Polytechnic University Xi’an 《中国科学:信息科学(英文版)》2011,(3):664-673
Aiming at the out-of-sequence measurement (OOSM) problem, the update equations of the nonlinear single-step-lag OOSM are derived based on the existing methods. By introducing the unscented transformation (UT), the covariance between state vector and corresponding measurement vector are computed such that the single-step-lag OOSM can be effectively solved under the nonlinear Gaussian system with nonlinear measurement equation and linear dynamic equation. Furthermore, a single-step-lag OOSM fusion algorithm b... 相似文献
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In centralized multisensor tracking systems, there are out-of-sequence measurements (OOSMs) frequently arising due to different time delays in communication links and varying pre-processing times at the sensor. Such OOSM arrival can induce the “negative-time measurement update” problem, which is quite common in real multisensor tracking systems. The A1 optimal update algorithm with OOSM is presented by Bar-Shalom for one-step case. However, this paper proves that the optimality of A1 algorithm is lost in direct discrete-time model (DDM) of the process noise, it holds true only in discretized continuous-time model (DCM). One better OOSM filtering algorithm for DDM case is presented. Also, another new optimal OOSM filtering algorithm, which is independent of the discrete time model of the process noise, is presented here. The performance of the two new algorithms is compared with that of A1 algorithm by Monte Carlo simulations. The effectiveness and correctness of the two proposed algorithms are validated by analysis and simulation results. 相似文献