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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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多传感器数据分层融合的性质 总被引:31,自引:4,他引:27
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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献