基于改进加权航迹关联的异步融合算法与仿真

在分布式多传感器信息融合系统中,来自各传感器的局部航迹往往是不同步的。针对分布式多传感器异步航迹关联与融合问题,文中提出一种基于改进加权航迹关联的异步航迹顺序融合算法。把多传感器异步航迹外推校准到同一时刻,实现异步航迹的同步化,再用改进的加权航迹关联算法进行航迹关联,并利用顺序融合算法对已关联航迹进行融合。仿真结果表明了该算法的有效性。     

交互式多模型异步航迹融合算法

对分布式融合系统中的异步航迹融合算法进行了研究.已有的异步航迹融合算法要求传感器所采用的状态方程与目标运动模式相同,这在实际应用中很难满足.针对已有异步航迹融合算法的不足,建立了基于状态方程集合的异步航迹融合模型.所有传感器均采用基于同一状态方程集合的交互式多模型(IMM)算法来实现航迹生成,融合中心对来自于相同状态方程的异步航迹数据进行加权平均来获得同步航迹,提出了交互式多模型异步航迹融合(IMMASTF)算法.仿真结果验证了IMMASTF算法的有效性.     

网络瞄准环境下异步航迹融合策略及融合算法研究

多个网络节点的异步航迹融合是实现网络瞄准作战方式的关键技术之一．本文有效利用各网络节点的异步航迹信息, 提高瞄准的精度. 首先分析了网络瞄准环境下异步航迹融合的主要方式, 在此基础上结合工程实际, 提出了3种可适用于网络瞄准的异步航迹融合策略; 然后根据最优估计理论, 分别给出了不同策略下的异步融合算法与实现步骤; 最后通过仿真验证了所提出方法在解决异步航迹融合问题上的有效性, 并分析了不同航迹融合周期 对系统融合性能的影响.     

分布式多传感信息融合系统的异步航迹关联方法

在分布式多传感信息融合系统中,由于每个局部传感器的采样频率不同以及具有不同的通信延迟,导致来自不同传感器的局部航迹往往是异步的.针对此问题,提出了一种异步航迹关联方法.该方法首先基于最小二乘法实现单传感器的时域融合,从而将多传感异步航迹同步化.接下来,将多传感多目标航迹关联问题转化为在网络中搜索总费用最小的多个互不相交的路径问题,从而获得相应于每个目标的各个传感器的局部航迹组合.仿真试验表明,算法可以有效地解决异步航迹的关联问题,且具有较高的关联成功率.     

反馈式异步多传感器目标跟踪航迹融合

传感器信息融合一直以来被认为是改进目标跟踪的一种有效手段.一般的做法是假设所有传感器是同步的,但是这样的假设在实际系统中常常是难以做到的.本文在考虑多传感器目标跟踪时,不依赖于同步假设,即允许各传感器使用不同的采样频率,允许传感器平台与处理中心存在交流延迟等,提出了一种新的基于局部融合跟踪和全局融合跟踪的处理方案.该方案是在分布式融合的基础上,融合处理可以发生在融合区间内的任意时刻.     

多传感器异步航迹融合算法与仿真

针对分布式多传感器数据融合系统,提出了一种多传感器异步航迹融合算法。由于不同传感器的采样时间各不相同,融合算法首先利用最小二乘法将局部航迹统一到融合中心的融合时间点,然后利用多传感器自适应航迹融合算法,将局部航迹进行融合,得到系统航迹。仿真结果表明该算法能够较好的解决异步航迹的融合问题,以较小的计算量达到了接近加权协方差(WCF)算法的融合精度。     

基于可信度的航迹融合

本文提出了一种基于可信度的数据融合的航迹处理方法。该方法基于各雷达提供的信息的相对可信度,对不同航迹分别建立多雷达可信度判断矩阵,求得各雷达对该目标的可信度,进而求得各雷达的综合可信度。根据雷达的可信度,采用可信度高的雷达所获取的航迹信息进行卡尔曼滤波,获得每条航迹的最佳估计值。然后对多部雷达滤波后的数据进行线性加权融合处理,最终得到唯一航迹。     

一种基于点迹重构的异步序贯航迹融合算法

针对异步航迹融合问题,提出了一种基于伪点迹异步序贯航迹融合算法,伪点迹由局部估计结果重构形成,从而无需对局部估计间的相关误差进行处理。同时,对重构的异步伪量测数据情况采用序贯处理方式,这种串行合并式数据处理过程,不但避免了对异步数据进行时间校正的麻烦,反而利用了异步数据增加了多传感器系统的总体数据率,提高了多传感器系统对目标的跟踪精度。并用仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于多模型航迹质量的融合算法

如何确定最优加权因子是加权航迹融合算法中一个值得深入研究的问题。通过提出多模型航迹质量(Track Quality with Multiple Model, TQMM)的概念,并给出一种带信息反馈的加权航迹融合算法,来解决多传感器跟踪同一目标时的权值最优分配问题。系统引入反馈机制,利用多模型航迹质量确定权值,能够精确地更新权值,从而实时有效地进行目标跟踪。仿真结果表明,与已有的加权融合算法相比,该算法具有更好的跟踪性能,特别是在融合系统传感器观测精度相差较大的情况下,算法的跟踪效果更为突出;并且,随着传感器数目的增加,系统的跟踪精度逐步提高,但当传感器增加到一定数目时,系统的融合精度并没有得到明显的改善。     

航迹融合算法在多传感器融合中的应用

研究寻的制导优化控制问题,针对传统单一传感器导引不能满足性能要求,提出采用多传感器复合制导.航迹融合是多传感器数据融合中一个非常重要的方面.由于公共过程噪声的原因,使在应用状态估计融合系统中,来自不同传感器的航迹估计误差未必有独立性,为了使航迹与航迹关联和融合,提出自适应航迹和协方差加权航迹融合的算法.通过仿真研究说明自适应航迹融合和协方差加权航迹融合的算法对多传感器数据融合技术有很明显的作用,数据融合效果好,为复合寻的制导优化设计提供了依据.     

一种机动目标跟踪的异步航迹融合算法

为实现机动目标跟踪,提出一种异步序贯航迹融合算法。融合中心包含匀速和匀加速2种融合模型,均通过信息去相关方法实现序贯航迹融合,并利用调整过程噪声的方法抑制融合发散。对匀加速融合模型的加速度估计进行显著性检验,实现机动检测。当检测到机动时输出匀加速融合模型的结果,反之输出匀速融合模型的结果。仿真结果表明,该算法能实现对机动目标的稳定跟踪,具有较高的跟踪精度。     

一种基于多传感器数据融合的移动主体运行轨迹捕捉机制

目前军事、医疗、科技、电影、游戏等很多应用领域都需要对移动主体的运行轨迹进行捕捉。现有的移动主体轨迹识别与绘制机制一般对设备的要求较高,且算法复杂,实时性不够理想。为此,提出一种基于多传感器数据融合的移动主体运行轨迹捕捉机制,以智能移动终端为载体,联合采用加速度传感器和姿态传感器采集数据,通过对加速度传感器和姿态传感器采集的数据进行处理和融合,并应用物理学中加速度和位移以及数学中曲线和直线的关系,准确识别移动主体的行动轨迹;然后利用光学透视投影的原理将轨迹投影到二维空间,并在智能终端的屏幕上绘制出来。实测结果表明,该机制具有较高的准确性和实时性,且具有理想的时空复杂度。     

基于模糊神经元网络的图像融合滤波

为解决图像滤波处理过程中噪声的有效去除和图像细节保留两者难以兼顾的问题,引入了神经网络信息融合技术,通过设计的模糊神经元网络（FNN）对多级FIR中值混合滤波（MFMHF）和5X5中值滤波进行融合,使融合图像在噪声滤除和细节保留上获得较好的平衡。实验仿真表明,FNN网络的融合有效,而且FNN网络的融合性能和学习效率比BP网络更好。     

基于伪点迹的多传感器异步航迹关联算法

在多传感器信息系统中,来自不同传感器的局部航迹往往是异步的,针对此问题,提出了一种基于伪点迹的异步航迹关联算法.首先利用点迹重构技术将异步航迹进行时间对准,然后再利用经典分配的方法对各局部航迹进行了配对,从而达到异步航迹关联的目的.仿真结果证明此方法能很好地解决多传感器异步航迹关联的问题,关联正确率接近90%.     

异步多传感器数据融合

由于传感器自身以及通信延迟等原因,使得异步多传感器数据融合问题比同步问题的研究更切合实际。对连续时间系统在融合中心和各传感器节点分别进行异步离散化处理,离散后过程噪声与测量噪声以及测量噪声之间相关,虽然相应连续时间系统中的噪声是不相关的。最后推导了相关噪声情况下的异步融合算法,仿真结果说明了算法的有效性。     

一种改进的分布递阶无线传感器网络信息融合算法

信息融合技术是一个多学科高度集成的热点研究领域,目前针对煤矿井下环境监测系统的安全隐患问题,提出了一种基于无线传感器网络的分布递阶卡尔曼滤波信息融合算法,其中下层源节点采用改进卡尔曼滤波算法,上层汇聚节点采用方差自适应的加权信息融合算法,该算法能有效降低无线传感器网络能耗和网络信息冲突,实现信号重构.仿真结果表明,该算法具有很高的可靠性和信息融合精度,有较好的工程实用价值.     

基于LEACH协议的数据融合技术

提出一种基于LEACH协议的两层数据融合方案（MLDA-LEACH）。根据LEACH协议的分簇结构,首先,簇成员节点使用卡尔曼滤波算法对采集的源数据进行去噪处理;然后,簇首节点采用分布图法对数据进行预处理,再应用自适应加权算法进行数据融合。实验结果表明,这种基于LEACH协议的两层数据融合方案MLDA-LEACH与传统LEACH算法相比有效地减少了冗余数据,降低了传感器节点的能耗,延长了无线传感器网络的生命周期。