母体均值区间估计用于多传感器数据关联算法研究

为了提高多传感器数据融合的精度，数据或航迹关联成为对目标跟踪滤波的关键。分析了用于多传感器数据融合的集中式与分布式卡尔曼滤波器，提出了一种新的基于数理统计理论的数据关联算法——正态母体均值区间估计算法，当传感器性能及干扰噪声的统计特性发生突变时，能大大提高数据融合的精度和准确性。     

基于EKF的MMW/IR空中机动目标融合跟踪仿真

针对毫米波雷达/红外传感器(MMW/IR)复合制导空中机动目标融合跟踪问题,分别在集中式、分布式结构基础之上研究了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的集中式、分布式融合算法,并提出了评估算法性能的指标.通过仿真,比较分析了两种融合方式下空中机动目标状态的估计误差,对所提出的算法的跟踪性能进行了验证,为MMW/IR复合制导空中...     

一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法

在制导与跟踪系统中．雷达和红外成像传感器所固有的优缺点，决定了其自身的局限性。为综合利用上述传感器信息，提高目标跟踪精度，提出了一种基于雷达和红外成像传感器数据融合的交互多模目标跟踪算法，算法首先对红外图像进行处理，然后基于上述处理结果．利用交互多模算法对雷达观测信息进行目标跟踪，最后采用分布式数据融合算法得到最终目标的跟踪结果。在有效提高跟踪精度的同时，减少了运算量。     

分布式多传感器多目标跟踪方法综述

多传感器多目标跟踪是信息融合领域的热点问题,其通过融合多个局部传感器数据,提高目标跟踪精度和稳定性。多传感器多目标跟踪按融合体系可分为分布式、集中式、混合式3类,其中分布式融合结构对网络通信带宽要求低、可靠性和稳定性强,广泛应用于军事、民用领域。该文聚焦分布式多传感器多目标跟踪涉及的目标跟踪、传感器配准、航迹关联、数据融合4项关键技术,主要分析了各关键技术的理论原理与适用条件,重点介绍了不完整测量条件下的空间配准与航迹关联,并给出仿真结果。最后,该文总结了现有分布式多传感器多目标跟踪关键技术存在的问题,并指出了其未来发展趋势。      

基于分布式两坐标雷达网络的目标三维跟踪算法

针对目前的航空管理和作战指挥系统的需求,该文提出一种基于分布式两坐标(2D)雷达网络的目标3维跟踪算法。首先,该文从集中式框架下融合中心的广义量测方程出发,推导了融合中心的更新方程。而后,将更新方程中的量测用各部雷达的局部跟踪信息来代替,并由此得出目标3维状态的估计。从推导过程可知,该文所提算法是量测扩维的集中式融合算法通过矩阵变换直接得到的,只是变换过程中对单雷达跟踪模型进行了近似,因此是次优的。最后,蒙特卡罗仿真实验表明,该算法收敛速度很快,且跟踪精度很高,可以满足实际需求。     

多传感器融合在探测巡航导弹中的应用

概述了巡航导弹的航迹特点，建立其运动模型与观测模型。介绍两种集中式、分布式传感器融合算法，进行了仿真实现。通过仿真分析，对比单一传感器，多传感器融合对于探测巡航导弹能够提高精度，减小测量误差。     

基于容积卡尔曼滤波的异质多传感器融合算法

针对机动目标跟踪系统建模中的非线性问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的雷达与红外传感器融合算法。考虑到被估计系统对目标跟踪算法实时性与精度的要求,在容积滤波框架下构建了集中式量测融合(CMF)和分布式状态融合(DSF)两种结构形式。CMF结构采用最优加权方法,首先对雷达和红外两种异类传感器的方位角度量测信息进行融合,并将其与融合后的雷达径向距量测构建新的量测数据,进而通过CKF算法对机动目标进行跟踪。DSF结构则首先对雷达量测中径向距信息进行加权融合,并将融合结果作为红外传感器的虚拟径向距量测,以实现红外量测的扩维处理,进而对每组量测数据应用CKF进行分布式并行加权融合,获得目标运动状态的最终估计。仿真场景中,对两种融合方法的性能进行比较,理论分析与仿真实验验证了算法的可行性与有效性。     

基于H_∞滤波的协同探测去偏融合算法研究

采用协同探测技术能有效改善目标跟踪精度。传统的协同探测融合算法利用在极坐标系下获得的量测进行滤波融合,转换到笛卡尔坐标系时会引入耦合误差,且不能抑制未知统计特性的系统延时误差,降低跟踪精度。本文采用集中式融合方法,首先对多平台量测数据进行去偏处理和时间对准,转换至笛卡尔坐标系,使测量噪声变为已知参数的高斯分布;然后将去偏转换的测量值与修正后的测量协方差矩阵输入融合中心;利用H∞滤波对误差统计特性不敏感的优点构建融合算法,有效克服多运动平台系统延时误差波动影响,提升融合精度。仿真实验结果表明该算法能有效提高协同探测融合精度。     

一种新的混合式数据融合方法及其在雷达组网中的应用

针对雷达组网中多型雷达数据融合存在的问题，本文对多型雷达在探测距离、探测精度、数据率以及处理时延等方面的差异进行研究，提出一种新的混合式数据融合方法。该方法对组网内同型雷达进行聚类并对聚类内雷达量测数据采用集中式融合策略生成局部融合航迹，对不同聚类间的局部融合航迹采取分布式融合策略，并在每个融合节点形成一致的全局融合航迹。通过仿真实验验证，该方法与组网内所有雷达均采用集中式融合方法相比在航迹精度、航迹实时性以及航迹连续性等方面均有不同程度的提升，证明该方法是一种可行的工程化实现方法。     

集中式跟踪融合系统中的自适应传感器分配

建立了传感器管理的一般最优化模型，研究了基于协方差控制策略的传感器分配算法，详细讨论了其分配算法在集中式跟踪融合系统中的具体实现，并给出3种不同的矩阵度量。结果表明，基于协方差控制的传感器分配算法，可依跟踪精度的需求动态地分配传感器以达到对协方差的有效控制，同时节约了传感器资源，因而是一种有效的传感器分配算法。     

多目标多传感器的跟踪

多目标多传感器的跟踪是一个非常复杂的问题，其关键是数据的融合。单个传感器的多目标跟踪主要是解决数据的关联问题，多个传感器的多目标跟踪虽然有时也是解决数据关联问题，但是多传感器的数据关联就要复杂得多，它是一个多维的问题。文中主要介绍多目标多传感器跟踪网络构成策略及分级分布传感器跟踪的数据和轨迹融合方式。     

多传感器多目标跟踪算法性能分析

多假设与联合概率数据互联算法都能很好地解决杂波环境下的多目标跟踪问题。随后 ,人们在此基础上又将单传感器多假设、联合概率数据互联算法推广至集中式多传感器系统与分布式多传感器系统。近来 ,也有文献提出将广义S D分配算法动态化 ,实时地应用到集中式多传感器系统对杂波中的多目标进行跟踪。这些算法各有特点 ,因而它们在不同的情况下 ,算法的跟踪精度、实时性等方面各有优劣。然而 ,至今尚未见到有文献对这些算法在统一环境下进行分类比较 ,文中假定多种典型的多目标运动环境 ,对上述算法在这些环境下进行仿真实验 ,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析     

分布式无线传感网络的协作目标跟踪策略

基于图像序列的目标跟踪是目标跟踪的重要研究问题之一.由于受图像解析度和跟踪范围限制,单视角跟踪准确性和鲁棒性不足.本文提出了分布式无线传感网络测量环境下的多视角协作融合跟踪方法,并引入了渐进分布式数据融合,采用基于能耗参数和信息有效性参数的综合优化函数动态选择融合节点,规划融合过程,平衡融合精度与网络能耗.通过目标跟踪准确性、网络能耗及传输延时对比实验表明:基于渐进分布式数据融合的协作信号处理方法提高了分布式多视角跟踪的准确性与实时性,减少了网络拥塞,降低了通讯能耗及延时.     

带反馈信息的多传感器分层估计算法

为了改善局部节点和传感器级的跟踪性能,本文研究带反馈信息的多级式多传感器系统中的状态估计技术.在给出有反馈信息情况下传感器级状态估计解的基础上,本文提出多坐标系中有反馈信息的两层集中、分布和混合估计方程.在不同笛卡尔坐标系中,本文提出了几种带反馈信息的三层多传感器系统中的航迹级融合方法,其中包括集-分估计、分-分估计和混-分估计,并以定理的形式证明有、无反馈信息情况下的两类三层状态估计是等价的、最优的.仿真结果表明,在多传感器信息融合系统中引入反馈机制可以明显改善一些局部节点和传感器级的跟踪精度.     

Evaluation of Power Conditioning Architectures for Energy Production Enhancement in Thermoelectric Generator Systems

A large-scale thermoelectric generator (TEG) system has an unbalanced temperature distribution among the TEG modules, which leads to power mismatch among the modules and decreases the power output of the TEG system. To maximize the power output and minimize the power conversion loss, a centralized–distributed hybrid power conditioning architecture is presented, analyzed, and evaluated for a TEG system. The novel architecture is a combination of a conventional centralized architecture and a fully distributed architecture. By using the proposed architecture, most of the harvested power is processed by the centralized stage while only the mismatched power among the TEG modules is processed by the distributed stages. As a result, accurate and distributed maximum-power-point tracking (MPPT) for each TEG module and single-stage power conversion between the modules and load can be achieved. It offers the benefit of implementing high MPPT efficiency and high conversion efficiency simultaneously. A 50-W TEG system composed of two TEG modules is built and tested. Experimental results show that the proposed hybrid power conditioning architecture generates up to 5% more energy for a temperature difference between the two modules of only 10°C.     

集中监控系统中软件的设计和实现

实时集中监控系统的实时性、可靠性取决于系统的硬件结构与软件体系结构 ,文中介绍了集中监控系统的结构和实现方案 ,描述了集中监控系统的软件模型 ,阐述了软件的具体设计方法及各软件模块的运行优先级问题。设计体现了集中管理、分散控制的思想 ,运用分布式计算方法 ,在保证集中监控可靠性的同时 ,提高了集中监控的实时性、安全性     

足球机器人系统控制结构的研究与协作实现

本文分析了足球机器人系统集中式控制结构存在的问题，提出了足球机器人系统分布式控制结构，研究了足球机器人系统的协作机理和规则。仿真实验表明，分布式控制结构优于集中式控制结构。