基于信息融合的某型无人机高度测量系统

为某型无人机在复杂地形地貌的高原山区更好规避障碍,提出一种高精度容错高度测量系统。利用全球定位系统、气压高度计和惯性测量单元3种传感器的冗余与信息融合的方法进行高度测量,分析其原理和模型,研究基于联邦滤波器的高度信息融合方法,在此基础上,深入探讨这3种传感器的信息预测和融合过程,并进行高度测量系统的仿真。仿真结果表明：该系统设计合理,可以更加准确地测量无人机的高度,具有一定的工程应用价值。     

一种红外与雷达信息融合跟踪算法及其性能分析

为了提高目标跟踪系统的性能,在吸收雷达和红外跟踪传感器各自优点的基础上,提出一种雷达/红外传感器信息融合方法,该方法综合了雷达测量信息全面以及红外测角精度高的特性,对雷达与红外量测进行融合形成融合量测,基于融合量测设计了状态估计滤波器。在不同假设条件下,分别对融合系统与单传感器跟踪精度进行了仿真比较。结果表明:融合系统的跟踪精度高于单个传感器的目标跟踪精度,可有效提高目标跟踪精度。     

某无人直升机高度测量系统融合方法

为得到更加准确的垂向加速度信息,提高高度信息的估算,通过组合气压高速传感器、全球定位系统（GPS）和捷联式线加速度计,建立一种具有较高精度的无人直升机高度测量系统。对传感器的特性进行分析,根据某无人直升机的运动学和传感器测量模型,采用噪声淹没技术建立了高度测量系统的状态方程和量测方程,最后,采用集中式卡尔曼滤波技术得到了无人直升机高度的估计,并对无人直升机在中高空的进行了全数字仿真实验。仿真结果表明,相比用单个传感器的高度测量方式,该系统的高度测量具有较高的精度。     

多传感器数据融合中自组织网络数据的随机分析

基于对无人机系统自组织网络的随机分析,得到了一个同心圆区域(子空间)的传感器模型。利用网络子空间对目标进行实时监测跟踪。各个子空间再把检测到的信息发送到数据融合中心,发送的数据进入一个(M/M/1)排队系统,网络系统构成一个复合随机过程,然后通过统计分析来估算网络传感器发送数据包到数据融合中心所花费的平均时间。仿真结果表明这一随机模型是合理的。     

基于神经网络的分布式被动传感器信息融合技术

在分布式被动传感器信息融合中,存在多传感器信息关联和单传感器目标估计困难,二者相互 依赖和制约,造成相对于不同传感器的信息难于进行时空对准、虚假目标不能消除。为此,应用一种混合式有序分层信息融合结构,避免多传感器信息的多重组合问题,建立了基于两个传感器的信息关联与目标估计联合优化模型,并采取一种优化神经网络算法,避免关联中的组合计算。仿真计算结果表明,这种信息融合结构、优化模型和模拟神经网络的应用是解决被动信息融合系统中关联和估计问题的一种有效方法,所采用的Hopfield型神经网络易于实现,可以提高信息融合的性能。     

智能终端即插即用多传感器融合方法

针对现有的智能终端传感器组合导航结构固定、不适用于复杂室内外场景的不足,提出了一种基于因子图的智能终端多源导航信息异步融合算法。该算法利用概率关联算法将多源导航信息由贝叶斯后验概率的最大后验估计测度联系起来,给出了惯性测量装置(IMU)、全球导航卫星系统(GNSS)和无线局域网(WLAN)三类典型传感器的因子模型和异步融合结构。实验结果表明所提方法相较于经典扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合方法,定位误差减小了42%,能有效地提高智能终端位置估计的准确度,且在传感器信息变化时能够灵活的融合多种传感器测量信息,具有良好的动态适应性,可以实现多传感器的即插即用融合定位。     

小波变换在多雷达数据融合中的应用

分析了雷达测量数据的小波变换在虚假点迹、漏失和漏报测量数据处的特点。提出了一种基于小波变换的测量数据融合方法。对多传感器的测量数据进行小波变换，数据融合处理，然后进行数据重构。仿真结果表明，该方法具有运算量小．抗噪能力强和融合效果好的特点，适用于多传感器的数据融合。     

无人机操纵训练仿真系统

针对无人机操纵手训练中存在的效果不佳和训练周期长等问题,开发了一款成本低廉的软件模拟训练系统。系统基于 DirectX 作为底层驱动,结合无人机运动模型和传感器模型,构建了人员仿真、环境仿真、无人机仿真、传感器仿真等多个部分,解决了对真实坐标与经纬度坐标间的相互转换,传感器仿真的解决方法等难点问题。该系统现已成功应用于无人机操纵的教学和相关无人机组的实践之中,应用结果表明：该系统仿真度高、对运行环境要求低、运行稳定可靠,训练效果显著。     

基于SKF 多传感器融合的无人机航迹规划

针对无人机在未知环境下航迹规划难的问题,提出一种基于开关卡尔曼滤波器(switching Kalman filter, SKF)无人机定位和航迹规划的方法。根据多假设理论,建立地图观测数据,结合基于INS/GPS/GIS 多传感器融合 的航迹匹配方法,使用SKF 算法完成多传感器融合和多模型的参数估计,实现无人机的自主定位和航迹规划。仿真 试验结果表明：该算法稳定性好、收敛速度较快、计算复杂度小,具有较高的航迹估计精度。     

基于D-S证据推理的多传感器战场目标识别

文中在简单介绍了多传感器信息融合技术的概念之后,详细阐明了D-S证据推理的原理及其应用于战场目标识别的方法,并进行了仿真处理.仿真结果说明,基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术,是解决目标识别问题的一种有效方法.     

基于自组织增量学习神经网络的信息融合技术

针对传统神经网络在实际信息融合过程中存在的一些缺陷,提出一种基于自组织增量学习神经网络(self-organizing incremental neural network,SOINN)的信息融合方法.对不同类型传感器接收到的异构数据,使用增量式正交分量分析(incremental orthogonal component analysis,IOCA)方法进行数据自适应降维和特征提取,将提取出的不同类型特征输入到SOINN中,根据不同数据类型生成相应的神经元连接区域,建立神经区域间的联想记忆,从而实现在数据层、特征层以及决策层 3 个层面上的信息融合.实验结果表明:该方法能够实现对机器人传感器采集到的多源异构数据进行自适应降维和自组织学习,形成机器人的决策判断和行为指令.     

基于可拓学的无人机边境侦察巡逻能力评估

为解决无人机边境侦察巡逻能力有效评估问题,采用基于可拓学的原理物元分析方法,结合无人机在高 原边境的使用,分析影响无人机侦察巡逻能力的主要因素,选取恰当的指标参数,构建无人机侦察巡逻能力指标评 价模型,最终得到无人机所属效能等级。结果表明：该方法可较好地保证评估结果的客观性和完备性,能够对高原 环境下指挥员和操作手利用无人机侦察巡逻提供一定参考。     

基于动态权值分配的无人机高度融合估计方法

为了提高无人机在海上低空飞行时的高度导航精度和可靠性,提出一种基于动态权值分配的高度融合估计方法。通过建立INS/GPS组合导航系统误差模型,设计了惯性/卫星/雷达高度计组合导航卡尔曼滤波器,并通过采用最优权值分配策略进行数据融合,实现低空飞行条件下的高度准确估计。仿真结果表明：该方法在低空飞行条件下的高度导航精度有明显提高,具备较强的鲁棒性,具有较大的工程应用参考价值。     

数据融合技术及其应用

数据融合是对多传感器目标信息按时序和准则自动分析和综合处理得出最终结论或决策的技术，包括多传感器和多信息输入、合成规则、表示形式等，分象素／特征／决策三级。随机融合包括经典推理法、卡尔曼滤波法和专家系统法等，用于三级融合各阶段。人工智能融合有模糊集合、神经网络、小波分析等，适用高层次融合，数据融合系统由传感器、处理机及相关硬软件组成，按结构分为并联／串联／混合／网络型，按控制开关分为开／闭环型，按战术应用分为集中／分布式，按融合规模分为单／多平台。     

某小型低空高速无人机控制律设计与仿真

利用自动控制理论的知识,分析并建立了某小型低空高速无人机飞行控制系统的控制律,并采用飞机小扰动运动方程进行了初步的验证计算。利用飞机系统仿真的方法,采用飞机全量扰动运动方程对该型无人机飞行控制系统的控制律进行了仿真验证,结果表明,文中所设计的该型无人机飞行控制系统的控制律可以实现该无人机安全发射、稳定爬升、高度稳定、姿态稳定、航向稳定的要求,进而可以实现无人机按预定航路的飞行。     

基于贴近度及分布图法的数据深度融合算法研究

针对船舶柴油机 SCR 系统中,氮氧化物传感器的测量值易受温度和其他气体干扰的特点,提出了基于贴近度及分布图法的数据融合算法;在建立扩维贴近度矩阵的基础之上加以改进,利用分布图法排除野值,弥补了基于贴近度的可靠性融合算法不能剔除无效信息的缺陷,动态地选取有效信息和权值分布进行加权融合,实现多传感器数据融合;通过数字仿真表明：该算法具有较强的抗干扰性能,相较其他的算法有一定的优势,融合精度较高。     

基于Kalman滤波的高空长航时无人机近似风场预测研究

针对高空长航时无人机在飞行过程中对风场敏感但动态快速预测风况存在困难的问题,设计了一种基于Kalman滤波的高空长航时无人机近似风场预测系统。该系统采用机上常用的多余度传感器获取绝对速度地速、牵连速度真空速,然后通过速度矢量三角形获取相对速度风速。通过北-东-地惯性坐标系和机体坐标系下的矩阵转换,引入Kalman滤波算法对所得数据进行融合处理,可实时获得近似风场的风速和风向。采用某低动态高空长航时无人机开展了中高空飞行试验来对该风场预测系统进行测试,有效动态捕捉到了无人机飞行过程中的风场变化信息,并以此在地面站上在线调整优化了无人机飞行航迹,提升了飞行安全性,对应急情况可提供强有力支撑。该风场预测系统简单、有效,实用性强,具有工程指导意义。