多传感器数据融合的实现技术

本文论述了状态数据融合直接解析解法,避免了非线性微分方程的多次迭代解算,减少了计算量,从而提高了多传感器数据融合的解算效率.为保证多传感器数据融合的可信性和安全性,本文讨论了多传感器性能检查融合技术.为提高多传感器组网的隐身目标、反超低空目标和干扰环境下目标的探测能力,本文讨论了多传感器自适应探测融合技术.本文还分析了在目标机动时使用序贯融合技术的优点.     

一类多速率多传感器系统的状态融合估计算法

基于不同传感器以不同采样率对同一目标状态进行观测的多传感器单模型动态系统,该文提出了一种状态融合估计算法。不同传感器之间采样率之比可以是正有理数。该算法不仅具有好的实时性,而且在线性最小方差意义下是最优的。进一步可以证明：融合多个传感器获得的最高采样率下状态的估计值优于单传感器的估计结果,而减少任何一个传感器的信息所获得的估计值的误差协方差都将增大。仿真结果验证了算法的可行性与有效性。     

基于全局状态估计的多传感器加权数据融合算法

自学习最小二乘加权数据融合算法已被广泛地应用于融合多传感器系统中的量测信息.但是,通过深入的理论分析和实验仿真发现,自学习最小二乘加权数据融合算法在进行双传感器数据融合时具有较差的融合精度,同时该算法还具有较差的抗干扰性及稳定性.基于以上研究结果,提出了一种基于全局状态估计的多传感器加权数据融合算法,采用卡尔曼滤波的状态估计特性及相关历史信息,使得状态的估计值能够充分逼近真实值,从而使得算法具有较高的融合精度及抗干扰性.最后,MonteCarlo仿真结果显示,相比于已有算法,提出的算法在融合精度及抗干扰性方面具有明显地提高.     

一类多速率传感器动态系统的建模与估计

研究了一类时变线性动态系统的多速率多传感器数据融合状态估计问题.首先,在不同传感器以不同采样率对同一目标进行观测的情况下,提出了一种多速率建模方法,该方法可将多采样率的融合估计问题转化为同采样率的状态估计问题.随后,利用Kalman滤波对目标状态进行了在线估计,并利用有反馈分布式融合结构对上述估计进行了有机融合,从而获得了目标状态的最优融合估计值.该方法不需要对状态或观测进行扩维,计算量适当,保证了算法的实时性.以景象匹配辅助GPS/INS组合导航为例,在两种采样关系下,分别做了仿真,仿真结果验证了算法的有效性.     

多传感器数据分层融合的性质

本文主要研究文［１］提出的分层融合算法的数学、物理性质。定义了分层融合估计中的融合航迹的新息和融合增益，分析并证明了它们所具有的数学、物理性质，最后得出并证明该分层融合估计，就是基于各传感器的滤波及其预测的线性无偏最小方差估计的结论。     

基于SoPC的微小型组合导航系统设计

针对目前常用组合导航系统由于体积大,造价昂贵,无法进行广泛推广的情况,设计基于MEMS的捷联式惯性导航系统与全球定位系统GPS、电子罗盘EC相融合的微小型组合导航系统。系统以NiosⅡ处理器和Altera公司提供的IP核为基础,建立基于So PC系统的组合导航硬件平台,同时,采用松组合导航信息融合算法,完成微小型组合导航系统运算及软件设计。试验结果有效验证了该文算法的有效性和可行性。     

网状被动传感器系统航迹初始状态估计

本文提出了一种估计被动传感器系统航迹初始状态的方法,该方法采用Levenbe唱一MarqlJan算法求解航迹初始状态,将cr锄er.Ra0下界近似作为状态估计误差的方差。文中还对如何获取全局最优解和如何排除在不可观测条件下得到的全局最优解进行了探讨。仿真实验结果验证了本文方法的有效性、合理性。     

基于多传感器的沿海智能管控系统设计与实现

提出了基于多传感器的沿海智能管控系统的设计与实现方法,该方法基于多传感器数据融合、协同探测、网格化管理以及卡口流量统计等技术,解决了沿海边防监测点中存在的单传感器探测盲区、探测目标无法可视化识别以及缺少统一船舶监控态势平台等问题.该方法通过在边防部队的应用实践,有效地提高了沿海监测点的探测能力和管控效率,避免了漏管失控.     

多传感器系统的分散滤波

本文对分散Ｋａｌｍａｎ滤波和轨迹融合方法的发展概况进行了综述。     

无人机导航系统抗干扰措施

通过介绍无人机导航系统的接收机特性,分析了无人机GPS信号不稳定的原因,并采取合理布局GPS接收天线的位置、在GPS接收天线与设备特别是有源设备之间加入隔离装置等措施,提高了无人机导航系统的抗干扰性。     

四旋翼无人机仿真控制系统设计

为了实现四旋翼无人机的自稳定控制,对四旋翼无人机进行了动力学建模与控制。在建模时利用机理建模和实验实测相结合的方法,建立小型四旋翼飞行器的动力学仿真模型;并通过准LPV法将非线性模型线性化,在飞行器模型解耦的4个通道上分别设计PID控制器,且在Matlab/Simulink平台上对系统整体进行仿真。仿真结果表明,该动力学模型和PID控制器可以有效地实现飞行器的自稳定控制,为后续的四旋翼飞行器的控制研究打下基础。     

国产化无人机机载数据链路系统模拟器设计

针对无人机链路系统在可靠性设计和有效性验证过程中的仿真要求,设计了一种模拟器,利用国产现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)作为主控芯片,生成虚拟航迹信息,模拟链路数据解析和通信协议转换。使用滑窗式数据处理与环形缓存相结合,实现虚拟航迹信息并行缓存与计算;通过数据流加和校验法来实现通信过程差错控制;运用并行存取数据来模拟多端口RS422机载总线通信;利用千兆以太网UDP组播方式实现模拟器与无人机地面站之间通信,并采用星型拓扑结构,由FPGA完成对系统中任务载荷设备数据轮询和调度。当数据帧长度为1 200 B时,模拟器以太网传输速率947.52 Mb/s。研究成果在无人机链路系统模拟方面有一定工程化应用价值。     

基于预测控制方法的UAV视觉编队飞行控制律设计

传统的无人飞行器(UAV)视觉编队控制律考虑约束的能力不足,制约了其工程实际应用。针对不足,基于预测控制方法设计了一种能够显式考虑约束的视觉编队控制律,该控制律通过滚动求解有限时域优化问题得到跟随飞行器(follower)的控制输入。利用相对距离变化率和视线方位角变化率预测值与实测值的偏差信息,提出了领航飞行器(leader)加速度的在线估计算法。仿真结果表明,所设计的编队控制律能够控制follower飞行器快速跟随leader飞行器形成期望的编队,所提出的leader飞行器加速度估计方法可行,具有较小的估计误差。     

无人机搜索救援系统中机载探测器设计

针对现有的搜索救援系统存在的搜救效率低下和容易发生二次灾害等不足,研究了一种以无线通信技术为核心的无人机搜索救援系统,主要讨论了机载探测器的设计。系统以MSP430微处理器为控制单元,机载探测器通过无线收发模块RFC33A与救援信标机通信,激活信标机并接收信标机获取的遇险人员地理位置信息,通过数传电台XTend将信息实时地传回地面站以及接收地面站的控制指令。实验测试表明,机载探测器对信标机的有效探测距离达到2 km,与地面站的通信距离大约为10 km,工作时间超过3 h,实现了搜索的目的。     

无人机航空遥感平台机载作业控制系统设计

无人机相比较卫星和载人航空飞机遥感平台而言,具有成本低、灵活性高的特点。为了满足科学遥感实验、完成遥感作业任务、协调无人机电子吊舱中多组件工作、控制遥感影像传感器姿态,系统以AT89S52为主控芯片,扩展多路串口及USB接口以实现系统与外围设备的通信,同时设计了相机驱动模块及三自由度步进电机驱动模块。通过无人机航空遥感实验证明该系统能够满足遥感实验要求。     

无人机航线跟随控制方案设计与实现

无人机能够执行的任务已经多样化,要求其航线设计不再是点与直线。分析了无人机目前航线跟随的2种控制律,分析了其优缺点。提出了一种基于Serret-Frenet二维坐标系方案设计的航线跟随控制律,并进行了稳定性分析和仿真验证,同时在实验飞行中得以实现。经过仿真及实飞验证,此方案有良好的航线跟随性能。     

无人机扩频遥控链路Rake接收机设计

针对无人机起降阶段多径效应会引起遥控误码率性能下降的问题，提出了一种基于导频辅助的Rake抗多径算法。该算法通过在传输帧中插入导频符号和在遥控接收机中增加Rake抗多径模块的方式，使无人机遥控链路在多径信道下的误码率性能得到了显著改善。在高斯、莱斯、瑞利等信道条件下对算法进行了仿真，结果表明，该算法能够将无人机起降阶段的遥控误码率提高2～3个量级。实测数据进一步验证了该算法抗多径性能的有效性。     

基于多传感器数据融合的温湿度监测系统

提出了一种改进的数据融合算法在多传感器温湿度监测系统中的应用,阐述了系统组成、融合算法和实现方法。该系统利用狄克松准则剔除粗大误差,再通过基于均值的递推估计算法,对采集的多传感器数据信息进行融合,利用Matlab软件将所得测试结果直观地显示出来。给出了硬件、软件设计方案和数据处理后的仿真结果。