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本文研究了一类具有不同采样率的分布式多传感器动态系统的数据融合问题,针对一类采样率呈有理数倍关系的动态系统,提出一种基于多源异步采样数据的新融合算法.新算法首先是将来自各个传感器的测量值在融合中心的坐标系中和时钟下进行映射统一;其次,以对目标状态下一时刻的预测值与目标在该时刻状态的估计值之差为基础,建立起描述该融合周期内各个观测点处的目标状态向量之间的动态模型;然后,以该时刻目标状态基于全局信息的估计值为条件,结合建立的新模型和传统的Kalman滤波器,利用本周期内按序到达的各传感器观测值,依次对各个观测点处目标的状态进行估计和更新;最后,在顺序得到本周期内各个观测点处目标估计值的同时,也将获得下一时刻目标状态基于全局信息的估计值或预测估计值.文中在给出新算法基本思想的同时,也较为详细地对融合算法进行了推导,并通过计算机仿真的方法,将新算法与基于时间校准的算法在估计精确度上进行了比较,从而验证了新算法的有效性. 相似文献
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利用多尺度分析的思想,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,建立起目标状态基于多源观测信息的多尺度数据融合估计新算法,在每个尺度上获得目标状态基于全体细尺度上传感器测量信息的融合估计值,此算法可有效地应用于拥有不同采样速率的多传感器动态系统的数据融合估计. 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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研究了一类非线性时变动态系统的状态估计问题,在不同传感器以不同采样率异步对同一目标进行观测时,提出了一种有效的数据融合估计算法.通过建立多尺度模型,将异步多速率系统形式转化为同步多速率系统;在每一步分别进行状态的预测和更新.在状态和观测预测时,采用强跟踪滤波(STF)算法;在状态更新时,采用有反馈分布式结构,顺序的利用每一个传感器的观测信息去更新状态的估计;从而基于给定的非线性系统模型,得到融合所有异步、多速率传感器观测信息的状态估计结果.该方法不需要对状态或观测进行扩维,计算量适当,从而保证了算法的实时性.仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
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针对多源观测逆问题求解时所需的计算量过大这问题,该文给出了多源观测逆问题的一种多尺度分布式分层求解算法。其基本思想是:首先,对各传感器上采集到的观测数据分别进行多尺度分解;其次,基于每个传感器的观测信息,得到目标信号的小波变换系数的局部最优估计值;然后,基于相对误差协方差矩阵提供的信息,在每个尺度上将目标信号的小波系数或最粗尺度系数的局部估计值进行融合;最后,做小波逆变换,得到目标信号基于全局信息的融合估计值。采用该算法求解多源观测逆问题既能得到与采用集中式求解算法相当的估计效果,又能有效地降低求解所需的计算量,进一步增强算法的可实施性。 相似文献
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一类多速率动态系统的异步数据融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对不同传感器以不同采样率、异步对同一目标进行观测的一类线性时不变动态系统,给出了一种有效的状态融合估计方法.利用该方法进行状态估计,首先根据多尺度系统理论,针对每一个传感器分别建立起相应的系统模型;然后利用Kalman滤波和有反馈分布式融合结构进行数据融合并给出状态估计.该方法避免了插值以及状态和观测的扩维,具有较好的实时性.理论分析和仿真结果均表明,融合估计结果在估计误差方差最小意义下,优于最高采样率的传感器Kalman滤波的结果,融合算法是有效的. 相似文献
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The research of gradation fusion algorithm based on multisensor asynchronous sampling system 总被引:1,自引:0,他引:1
Wen Chenglin Zhang Liantang Ge Quanbo 《电子科学学刊(英文版)》2005,22(5):534-545
This letter explores the distributed multisensor dynamic system, which has uniform sampling velocity and asynchronous sampling data for different sensors, and puts forward a new gradation fusion algorithm of multisensor dynamic system. As the total forecasted increment value between the two adjacent moments is the forecasted estimate value of the corresponding state increment in the fusion center, the new algorithm models the state and the forecasted estimate value of every moment. Kalman filter and all measurements arriving sequentially in the fusion period are employed to update the evaluation of target state step by step, on the condition that the system has obtained the target state evaluation that is based on the overall information in the previous fusion period. Accordingly, in the present period, the fusion evaluation of the target state at each sampling point on the basis of the overall information can be obtained. This letter elaborates the form of this new algorithm. Computer simulation demonstrates that this new algorithm owns greater precision in estimating target state than the present asynchronous fusion algorithm calibrated in time does. 相似文献
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Cui Ningzhou Xie Weixin Yu Xiongnan Ma Yuanliang 《电子科学学刊(英文版)》1998,15(1):69-75
A multisensor distributed extended Kalman filtering algorithm is presented for nonlinear system, in which the dynamic equation of the system and the equations of sensor's measurements are linearized in the global estimate and global prediction respectively and the suboptimal global estimate based on all available information can be reconstructed from the estimates computed by local sensors based solely on their own local information and transmitted to the data fusion center. An analysis of the properties of the algorithm presented here shows that the global estimate has higher precision than the local one and smaller linearization error than the existing method. Finally, an application of the algorithm to radar/IR tracking of a maneuvering target is illustrated. Simulation results show the effectiveness of the algorithm. 相似文献
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针对一类异步多传感器采样系统,在对量测方程形式统一描述的基础上,给出以采样量测顺序为基准的序贯滤波算法的基本思想;为了避免现有右同步提升技术所可能引发的系统非因果这一重要问题,选择将融合周期内所有异步采样量测进行左同步提升,并发展了一种集中式最优状态融合估计算法,同时从理论上严格证明了基于左、右同步提升技术的融合估计算法在精度上的等价性;将三种融合估计算法对两个多速率采样系统进行仿真比较,在验证三种算法估计精度相同的同时,还对三种算法计算代价进行了分析和比较.相关结论对异步多传感器各最优状态估计融合算法的实际应用具有一定指导意义. 相似文献
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多级式多传感器信息融合中的状态估计 总被引:27,自引:2,他引:25
本文多级式传感器监视系统中的状态估计技术,基于背地里传感器Kalman滤波方程,两级集中和分布估计解,本文提出多坐标系中多级式多传感器跟踪系统的三层集中估计方法,在不同笛卡尔坐标系中,本文提出了几种适合于三层多传感器信息融合系统的航迹级融合方法,其中既包括了集-分估计,也包括了分-分估计组合问题,在离散线性假设下,各层估计解都是最优的并且对同一问题的不同表现形式是等价的,另外,文中还给出多级式多传 相似文献
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在强对抗条件下雷达/红外双模复合制导跟踪中,雷达采用间歇工作方式可以减少敌方导弹拦截概率和电子支援措施锁定概率。文中在导弹复合制导跟踪中提出了一种雷达间歇工作下的雷达与红外序贯滤波融合算法,该算法针对雷达、红外量测时间不一致的特点,采用顺序处理结构的多传感器集中式融合方法对目标进行跟踪,在跟踪中使用了基于交互多模型和扩展卡尔曼(IMM-EKF)的序贯滤波方法,利用滤波过程中的状态估计协方差与测量误差方差进行比较控制雷达间歇工作。该算法可以自动适应雷达间歇工作,不需要在单/双传感器跟踪模式之间切换,最后通过仿真的方法分析了传感器数据率和雷达间歇工作对跟踪精度的影响。 相似文献