高压输电线路自主巡检机器人的检障与定位

针对高压输电线路巡检机器人系统具有多种类多数量传感器的特点,介绍一种根据线路环境信息的差异、机器人运行速度的快慢而将检障行为进行分类规划再有机融合的检障与定位方法,并介绍机器人高、中、低速下各检障行为的算法.通过模拟线路的检障与定位实验,表明提出的基于多源传感器行为融合的检障定位方法的正确性和实用性.     

炮兵系统多目标定位与跟踪建模

研究炮兵系统多传感器多目标定位和跟踪的建模方法.建立了炮兵系统多传感器信息融合模型的总体结构,在闭环和聚类概念的基础上,提出了一种简单可行的融合算法,并给出了状态估计的最优解.仿真结果证明了在稀疏目标环境下,这种算法对于多静态目标定位和多运动目标跟踪是行之有效的.这种方法可直接用于炮兵C3I系统.     

像素级图像融合技术在视频判读中的应用

在视频判读中,往往因目标丢失而不能准确地提取目标的脱靶量.而随着多传感器系统的广泛应用,采集到的数字图像具有多样性.利用多传感器图像的多样性,把图像融合技术应用于视频判读中,使在具有多传感器的观测设备上,图像融合算法可以针对来自不同传感器的多源图像信息,通过对多幅图像信息的提取与综合,从而获得对同一场景或目标的更为准确、全面、可靠的图像描述,以便更为精确地定位目标,以及在因环境因素某一传感器目标丢失时,不影响视频判读.     

SINS/GPS/PDR室内外无缝导航定位算法

针对城市高楼、隧道、室内外等多种复杂环境下单源导航定位系统的定位精度低、可靠性差和不连续等问题,提出一种基于GPS、MIMU、表面肌电信号(SEMG)传感器、三维电子罗盘的SINS/GPS/PDR室内外无缝导航定位算法.利用SEMG传感器配合三维电子罗盘进行行人航位推算,同时以捷联惯导为主,多传感器辅助的方式建立多源信息融合模型,设计自适应联邦卡尔曼滤波算法.行走测试结果表明,该方法能够实现室内外无缝导航定位,多源融合的精度水平优于1.5 m(室外)/2 m(室内),显著改善了定位精度与连续性.     

基于Matlab的有路标移动机器人定位仿真

为了满足机器人精确定位的要求,提出一种基于多传感器信息融合的自定位算法并介绍了如何利用Matlab搭建移动机器人定位系统的仿真模型.仿真程序建立了移动机器人活动的虚拟环境,模拟了机器人的运动模型、里程计、激光雷达观测模型,利用扩展卡尔曼滤波算法将里程计和激光传感器采集的数据进行融合;最后,由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计.仿真试验的结果表明该定位系统具有较高的定位精度.模块化的仿真系统设计有利于其他定位算法的验证,对机器人系统的理论研究以及实用化具有重要的作用.     

多传感器系统误差特性匹配的动态估计与补偿算法

针对非合作目标场景下多传感器系统误差估计的工程应用问题,提出了一种面向工程应用的多传感器相对系统误差动态估计与适配性处理算法(μ-DECA),提高了多传感器融合系统的精度和稳定性。建立了系统误差实时估计模型,设计了一种多传感器相对系统误差动态迭代估计与补偿算法,使得各传感器原始点迹和融合航迹的误差特性趋于一致,克服了多传感器系统点航迹关联的困难,保证了相对系统误差估计与补偿的正确性。通过不同设备多个场景的实测数据,验证了该方法能够补偿环境等因素对传感器系统误差的影响,提高了多传感器融合的精度和稳定性,改善了多传感器融合系统输出点迹的质量。     

基于分布式传感器阵列的静态气体源定位方法

基于气体湍流扩散模型提出了适用于稳定风场的静态气体源定位方法, 采用分布式传感器阵列对空间内的目标气体浓度进行检测, 依靠多点观测结果计算气体源位置. 定位算法预先设定气味源的潜在范围, 采用遍历计算的方法将气味源定位问题转变为根据最小二乘法则在预设范围内求取气体源坐标最优解的问题. 通过仿真实验对新算法进行验证, 建立金属氧化物气敏传感器阵列及信号采样系统, 以乙醇蒸汽为目标气体在实验室环境下进行了实际气体源定位实验.     

基于联合概率数据融合的多目标车辆安全跟随

为了实现密集杂波环境下多目标车辆安全跟随，提出多源传感器数据融合的多目标车辆跟踪算法与纵向避撞预警策略.针对多源传感器观测序列因采样周期、采样起始时刻、通信时延差异等引起的时间异步，以及空间上存在不同维度、不同坐标系的问题，给出时间配准与空间融合的软同步方法.采用基于改进的联合概率数据关联(JPDA)的单一传感器多目标状态估计算法对目标轨迹进行滤波估计，能够在保证有效关联的同时，在一定程度上降低计算复杂度.基于多源传感器联合概率数据融合(MSJPDA)序贯滤波算法对目标的运动状态进行序贯更新，将最后一级的输出作为融合中心的最终状态估计，再根据威胁估计模型对追尾危险的发展态势进行评估与分级.实车试验与仿真结果验证了该算法的可行性与有效性.     

基于模糊理论和D-S推理的开箱报警模型与算法

为提高集装箱运输过程中非法开箱自动报警的可靠性,在对集装箱非法开箱报警机制分析的基础上,建立了基于箱门传感器、箱内传感器等多源信息的非法开箱报警决策模型,提出了基于证据模糊相似度和证据源先验可靠度修正证据权的改进D S证据融合算法来减少证据冲突,形成了集装箱非法开箱多源信息融合报警系统.实验结果表明,提出的证据融合算法能够有效降低证据冲突系数和合成悖论次数,报警模型具有较好的容错性和适应性.     

机载多传感器系统多源信息数据处理模块设计

机载多传感器数据处理模块是机载多传感器系统的核心模块之一,主要完成从机载多传感器的量测向目标运动参数解算及预测的任务.本文针对现有机载多传感器单一数据处理模块限制多传感器信息融合的现状,设计了一种多源信息数据处理模块,在保证原有系统功能的前提下,提升了多源信息融合能力和多传感器协同能力,从而可以实现高层次信息融合目标跟踪.     

微型无人机视觉定位与环境建模研究

同步定位与环境建模（SLAM）是实现无人机自主飞行和智能导航的关键技术。该文提出了适用于微型无人机的视觉定位与环境建模方法,针对RGB-D传感器使用point-plane ICP点云匹配算法实现视觉自主定位,利用并行计算加速以满足无人机控制的实时性要求;采用TSDF算法融合多帧观测的点云数据,实现了无人机对未知目标环境区域的模型重建;将视觉SLAM系统与无人机载IMU传感器融合,进一步提升了自主定位和建模精度。实际搭建了微型无人机视觉与环境建模验证系统,室内环境下可以达到0.092 m的定位偏差和60 Hz的更新速率,满足了无人机控制的精度和实时性要求,验证了该方法的有效性。     

DC and AC transport properties on La0.8Sr0.2MnO3

Railway Engineering Science - Magnetoresistive sensor can be widely used in modern transportation field, such as the vehicle positioning and navigation system, vehicle detection system, and...     

一种新颖的基于GPS与DTMB组合系统的定位跟踪算法研究

针对GPS卫星信号在楼群密集的城市和室内存在定位盲区而无法单独完成定位的难题,考虑到地面数字电视信号的自身优越性,提出GPS与DTMB组合导航的无缝定位方法.该方法通过融合多源信号的观测量来保证定位的精度,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源信号进行最优估计,并对比分析不同信号源组合下的定位跟踪效果.仿真结果表明,EKF滤波估计轨迹能较好地接近目标运动的真实轨迹,均方根误差约20 m,满足无缝定位需求,且参与定位的组合信号源参数越多,定位精度就越高.证明了在GPS定位盲区,采用GPS与DTMB进行组合导航定位的可行性.     

车载导航系统精确定位算法的优化

针对车载导航系统下定位的点转换到实际电子地图的过程中存在误差,通过改善坐标转换模型来提高车载导航系统的定位精度,在经典的平面转换算法的基础上,首先利用高斯投影把全球定位系统接收的(B,L)坐标转化成平面坐标(X,Y);其次根据最小二乘法,确定转换参数;同时把公共点本身误差作为随机参数处理,将转换参数作为非随机参数,利用最小二乘法配置建立转换模型,以得到稳定的参数估值,避免了公共点因分布不均引起的误差．与传统算法相比,实验结果验证了该算法具有更高的实时性和稳定性．     

基于离散平稳小波变换的EKF数据融合算法

针对车辆GPS/DR组合导航系统中广泛采用的扩展卡尔曼滤波器进行数据融合难以建立精确的数学模型的问题,提出了基于离散平稳小波变换的扩展卡尔曼滤波器数据融合算法。仿真表明,该算法优于扩展卡尔曼滤波器,对车辆组合导航系统的数据融合是有效的。     

“3S”技术的最新发展

现在,“3S”技术已经在经济社会的发展中发挥着重要作用.今后几年,GPS和GLONASS两个卫星导航定位系统将被更新换代,其精度和抗干扰能力也将大幅度提高.有中国参与的欧洲Galileo卫星导航定位系统已进入实质性部署阶段,将于2010年前后建成,从而打破美国目前在这一领域的垄断局面.遥感科技将向高分辨率、多平台、定量化、网络化和实用化发展.GIS将与计算机科技协同发展,在三维空间分析与表达、空间数据的不确定性、多源数据集成或融合、空间多尺度数据挖掘等方面受到更多关注,并走向网络化、大众化,成为地理信息产业的重要组成部分.     

利用SAR图像匹配的弹体定位新方法

在导引头末制导阶段,常采用景象匹配技术修正弹体飞行轨迹的位置偏差,而传统基于多普勒信息的定位方法对误差敏感,无法满足精确制导的需求．针对上述问题,提出一种新的弹体定位方法,通过构建以场景中任意点为北天东坐标系原点的定位几何模型,获取景象匹配后弹载合成孔径雷达图像中多特征点的位置信息;然后以对应的斜距信息构造非线性方程组,运用高斯牛顿-遗传混合算法解算出弹体实际位置,从而准确地对弹道修偏．     

无人机组合导航系统信息融合方法研究

针对小型无人机通常采用的无线电导航,综合考虑无人机具体情况以及其它导航方式的特点,提出了一种将无线电导航系统(RP)、全球导航星系统(GN SS)、多普勒导航系统(DN S)、地形辅助导航系统(TAN)和景象匹配导航系统(SMN)组合起来,取长补短,构成基于联邦卡尔曼滤波器的DR/RP/GN SS/DN S/TAN/SMN组合导航系统。仿真结果表明,该方法完全可以满足导航精度的要求。     

GPS/DR车辆组合导航改进的粒子滤波算法研究

粒子滤波是一种基于Monte Carlo仿真的最优回归贝叶斯滤波算法,在组合导航系统的观测精度较低时能获得较好的滤波效果,但在观测精度较高时,不但可能导致滤波发散,而且存在重要性分布函数难以选取,出现粒子退化的现象。为了克服这些缺点,文章研究GPS/DR车辆组合导航改进的粒子滤波算法,提出了基于改进粒子滤波算法的GPS/DR车辆组合导航信息融合技术。采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)移动方法,移动粒子样本到状态空间中的新位置,既保证了移动后的粒子样本和实际概率函数同分布,又防止了大量后选粒子被拒绝。用改进的粒子滤波算法和扩展Kalman滤波算法,分别对GPS/DR车辆组合导航系统进行仿真实验,结果表明,改进的粒子滤波算法能减小导航定位误差,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波。     

基于多源信息融合的变压器检测与评估技术

传统电力变压器状态检测大多针对单类传感器获得的数据进行处理,忽视了不同传感器之间的潜在联系,导致误判时常发生。为了避免信息孤岛,高效利用多源信息,根据多源信息的差异和互补性,将不同来源、不同模式的多类传感器信息进行多级别、多方面、多层次的信息检测,以获得电力变压器故障状态和特征估计,进而实现被测电力变压器故障态势的精确描述。首先,设计了多维状态参量的带通滤波器、能级放大及脉络检波等信息处理电路,有效提高了传感信息精确度。其次,建立基于信息融合的变压器健康状态评估模型,提高了系统整体的在线检测水平和故障诊断能力。最后,利用多源信息融合模型,验证了该方案的可行性和优越性。