基于动态加权的雷达数据融合算法

传统数据融合算法在处理雷达数据时,采用“平均”的思想,融合时不对数据加以区分。文中针对这一缺陷,提出了一种基于动态加权的雷达数据融合算法。新算法首先根据每部雷达的滤波误差动态计算量测数据的融合权值,然后根据融合权值获得融合量测数据,最后对融合数据进行滤波。仿真实验验证,相比传统数据融合算法,新算法能够提高目标的航迹跟踪精度。     

一种数据评价函数加权融合方法研究

对航行载体进行多传感器实时定位时，提出了一种数据评价函数加权融合方法。该方法利用量测值的偏差建立多传感器加权因子模型，进而计算出各传感器权值及最后融合结果。该方法能够最大限度的利用量测信息，有效解决GPS因小噪声干扰出现的定位不准确问题。     

基于动态不确定度评定的加权数据融合算法

加权融合算法的AR模型,采用遗忘因子递推最小二乘法估计出测量方差.根据测量方差对单一导航传感器信息进行动态不确定度评定,进而确定组合导航系统的组合不确定度.在满足组合不确定度最小的情况下,利用拉格朗日乘数法进行加权值的求解.通过实例仿真表明该法具有较高的融合精度,对提高组合导航系统的定位精度具有实际意义.     

基于异构传感器的飞行目标测量数据融合

在飞行目标的靶场试验中,需要对其进行有效的检测、跟踪和精确地完成位置估计.在分析激光跟踪测量系统和红外搜索与跟踪系统的发展现状、工作原理、发展趋势的基础上,提出一种新的基于激光跟踪测量系统和红外搜索与跟踪系统异构传感器的融合模型,对飞行目标在靶场试验的过程中进行数据融合,从而得到更为精确的飞行位置数据.     

采用精确三维控制场的wMPS全局组网定向方法

工作空间测量定位系统是一种基于激光扫描的三维坐标大尺寸分布式测量系统,目前已广泛应用于大尺寸测量领域。该系统可以通过增加发射站数目来扩展量程同时精度并不损失,其前提是有一套精确的全局定向参数。在系统多平面约束的数学模型基础上,阐述了一种基于三维控制场的wMPS全局组网定向方法。在标定空间内设置点位坐标已知的控制点组成控制场,给出了组网定向的模型及优化方法,并给出迭代初值生成方法。实验表明:通过基于控制场全局组网定向方法后,系统与激光跟踪仪对比后点位误差优于0.15 mm,在提高效率的同时大大提高了系统的精度。     

基于分批估计的自适应加权数据融合算法

针对多传感器数据融合问题,文中提出了一种基于分批估计的自适应加权数据融合算法。该算法采用时间序列和空间序列对采集的数据分批求其方差,利用数据一致性检测对噪点进行剔除,进而得到自适应因子。随后采用自适应加权法对数据进行融合,得到预测值。文中模拟物联网数据进行仿真实验。结果表明,在处理数据时运用分批估计的自适应加权多传感器数据融合技术,能够提高传感器测量的精确度和系统的可靠性,基于分批估计的自适应加权平均法比传统自适应方法的均方根误差减少了10%,精度提高了2.3%。     

基于数据融合的多传感器系统有源特征抑制

基于多传感器多滤波器的组合结构，采用二维无源红外为主传感器保持正常工作速率，有源雷达与辅助间或性地提供测距数据，组成对三维多目标的跟踪系统，以抑制系统的有源电磁辐射，并应用多模型技术克服约外角跟踪中的非线性问题，提高系统应用的适应能力。     

基于协方差加权的卡尔曼滤波融合跟踪算法

针对卡尔曼滤波融合跟踪对系统模型准确度和先验信息精度要求较高的问题,提出一种基于协方差加权的卡尔曼滤波融合方法,利用最小二乘准则作为误差加权的标准,使误差小的传感器加权因子大。基于此,再利用卡尔曼滤波融合,充分保留有用信息,抑制噪声干扰。在目标跟踪应用中,即使噪声统计信息未知且噪声互相关,利用该方法仍能够获得最小均方误差准则下的最优目标状态跟踪估计。     

一种考虑传感器精度的数据自适应加权融合算法

为增强多传感器测量数据融合效果,在综合考虑传感器初始精度与实际测量精度的基础上,提出了一种改进的自适应加权融合算法。将证据理论中的修正证据距离引入传感器实际测量数据间距离计算,基于计算得出的测量数据间距离生成各数据融合时的测量权重值。当传感器精度已知或者能够计算得出时,将基于传感器精度生成的固定权重与测量权重相综合,生成最终权重;当传感器精度未知且无法计算得出时,将测量权重作为最终权重。基于多种典型算例对所提融合算法进行验证,结果表明所提算法融合效果较好,具有一定的理论意义和较好的工程实用价值。     

光电探测多传感器数据融合方法研究

首先分析了光电探测传感器的观测特点.简要介绍了各传感器在进行数据融合时必做的重要工作--数据对准及几种数据对准方法.重点研究了具有不同传感器测量精度的光电探测系统信息加权融合概念及融合准则.给出了每种准则下的目标跟踪算法,并进行了算法仿真.仿真结果表明,对于具有不同测量精度的传感器,选择不同的融合准则,可更为准确地预测目标飞行轨迹,大大提高目标的跟踪效果和精度.     

工作空间测量定位系统最佳测量点的确定方法

工作空间测量定位系统(workspace Measuring and Positioning System,wMPS)是一种基于旋转激光扫描平面交会的室内大尺寸定位系统.它可实现计量精度的三维坐标测量,主要应用于制造加工及装配领域的测量和检测任务.作为一种大尺寸的测量系统,与中小尺寸测量系统相比,它的测量空间与测量精度的矛盾更加突出.如何寻找此系统所覆盖测量空间内精度最高的一个点或者以此点为中心的一个区域是一个非常重要而且有意义的问题.从该测量系统的测量原理出发,与传统经纬仪相对比,给出一种利用解算方程系数矩阵的条件数作为评价空间交会优劣的评价模型,继而引入粒子群算法来求解测量空间内的最佳测量点,实验结果表明:评价模型和对应的求解方法是正确的,也是有效的,利用此方法得到的测量点为中心的区域坐标不确定度最小,而且此方法为今后的发射站布局问题的研究打下了有益的基础.     

基于无人车传感器系统的加权平均数据融合算法研究

无人车在运行过程中,需要利用多传感器系统对周围道路环境进行观测,但这些传感器获取的数据信息存在着超载,丢失或不精确等问题,则需采用数据融合技术对所获数据加以优化处理。本文基于无人车的多传感器系统,对加权平均数据融合算法进行了研究,符合无人车运行环境下融合层次的要求,在实际的数据融合处理中具有很高的可行性。     

基于光电扫描的工作空间测量定位系统误差分析

为研究工作空间测量定位系统的误差传递特性,建立了单发射站方位角/俯仰角测量模型及双发射站单元坐标测量模型。提出了以扫描角测量误差为基础的精度评价方法,通过分析扫描角与方位角/俯仰角之间的测量误差传递关系优化了激光发射站的几何结构。推导了双发射站单元坐标测量误差传递函数,并通过对坐标测量误差空间分布规律的分析求出了双发射站单元的最佳测量位置。使用两台发射站测量了某大型夹具顶端平台的位移,并通过与激光跟踪仪进行数据对比验证了所得结构。实验结果表明,当扫描角测量误差控制在5″以内时,双发射站系统可在5m×5m×3m的空间内实现优于0.25mm的精度。     

工作空间测量定位系统加权问题研究

工作空间测量定位系统(workspace Measuring and Positioning System,简称wMPS)是一种基于旋转激光扫描平面定位技术的室内大尺寸定位系统。它可实现计量精度的三维坐标测量,主要应用于制造加工及装配领域。作为一种分布式系统,工作空间测量定位系统也存在着为不同测量节点分配权重的问题。考虑到在定位过程中误差的复杂性,提出一种根据不同测量区域,利用统计数据对不同测量节点动态分配权重的分权方法。为验证此方法,设计了对比实验,实验结果表明:文中提出的加权方法可显著提高工作空间测量定位系统的测量精度。     

基于服务组件框架的分布式数据融合仿真系统设计

分析了面向服务架构与服务组件框架(SCA)对分布式系统的影响,提出了基于SCA规范的分布式多数据融合仿真系统设计方案,进行了抽象构件和业务构件的设计,完成了描述了Java语言的SCA模块实现方式,通过WebService绑定实现了系统的整合。仿真实例表明,该方案满足了分布式仿真系统对异构性的要求,提高了系统的灵活性与业务模型的可重用性。     

多传感器线结构光视觉测量系统全局校准

针对现有多传感器线结构光视觉测量系统全局校准过程中通常需要三维测量设备、校准过程复杂等问题,提出了一种基于一维靶标的多传感器线结构光视觉测量系统全局校准方法。此方法以一维靶标为中介,首先由每个线结构光视觉传感器得到光条与一维靶标相交点在各自测量坐标系下的三维坐标,然后由交比不变性得到相交点在一维靶标坐标系下的坐标,进而...     

基于智能决策支持系统的雷达组网数据融合

提出将智能决策支持系统,即将专家系统的定性分析与决策支持系统的定量分析结合起来,应用于雷达组网数据融合。对该系统的建模进行了宏观的设计,阐述了系统的功能结构和模型结构,为改进雷达组网数据融合提供了一个相对有效的途径。     

基于加权总体最小二乘法的点云平面拟合

为了提高点云数据平面拟合精度,提出强度加权总体最小二乘法。该方法是在传统加权总体最小二乘法基础上,利用点云数据中各点强度信息确定其平面拟合权重,通过均质性不同的3种平面样本数据对该方法的适用性进行了研究。结果表明,与最小二乘法和总体最小二乘方法相比,该方法对于均质性较好的点云数据有效,可以得到更高精度的参量解;而对于均质性较差的点云数据,该方法效果不理想,总体最小二乘法是最有效方法。     

基于信息融合的高校招生录取数据融合系统

高校招生录取数据是高校工作重要原始资料。利用信息融合概念、VF软件技术、Excel软件技术设计高校招生录取数据融合系统,可以帮助招生工作人员减少录取考生信息统计工作量,提高统计分析速度和准确度,及时统计分析录取数据,为领导决策以及高校各部门相关工作提供可靠数据信息,为提高招生工作信息化水平做出了较好的尝试。