基于新型AFCM的多传感器目标跟踪航迹融合

多目标跟踪是多传感器系统信息融合中的核心技术之一.采用新型的AFCM模糊算法实现对多目标交叉状态下航迹数据关联.该算法定义了一种新的度量空间中的距离,通过新的距离定义有效抑制含有噪声点的样本及目标航迹交叉在迭代中对数据关联聚类中心点的大幅偏差.同时应用改进带加权的航迹融合算法对红外和毫米波雷达传感器测量的航迹数据进行融合.仿真试验证明,新的算法在综合多传感器探测优势的基础上,对航迹的融合结果优于SF算法.新的数据关联算法和改进的加权航迹融合算法为多源信息融合提供了一种可靠有效的多目标跟踪技术.     

基于强跟踪滤波和反馈综合的多传感器分布式航迹融合

研究基于强跟踪滤波和反馈综合相结合的多传感器分布式航迹融合算法.首先,以反馈 前后形成的跟踪门的交集构造有效跟踪门.然后,将强跟踪卡尔曼滤波和概率数据关联算法相结 合.利用构造的有效跟踪门,提出了一种新的多传感器分布式航迹融合算法.最后,对原有算法和 所提算法进行了仿真研究.     

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。     

基于反馈结构的多传感器自适应航迹融合算法

在分布式多传感器信息融合系统中,自适应融合算法通过预先设定两个距离测度。然后将它们与逻辑判决树中的阈值进行比较来选择不同的融合算法,达到适应系统特性的不断变化,平衡精度与计算量之间矛盾的目的;反馈结构可用来提高局部节点的跟踪性能,进而提高全局航迹的融合精度．综合上述两种方法,提出一种新的基于反馈结构的多传感器自适应航迹融合算法,并在传感器异步的情况下讨论了其具体的计算过程．仿真结果表明该算法以较小的计算量达到了近似加权协方差算法（WCF）的融合精度．     

噪声方差未知情况下多传感器航迹融合

在多传感器信息融合中,已有的航迹融合算法都是在噪声方差已知情况下基于最优的卡尔曼滤波算法的,而实际应用中噪声方差往往是未知的.针对上述问题,基于扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计的滤波方程,研究了噪声方差未知情况下集中式、分布式、混合式多传感器航迹融合方法.并对三种航迹融合算法的跟踪性能和卡尔曼滤波融合算法的性能进行了仿真比较.由于多级式多传感器的航迹融合方法可由本文的方法直接推广,所以只需研究两级的情况就可.     

一种高性能航迹融合反馈系统的设计与实现

根据数据融合功能层次性,数据融合多集中在测量融合和航迹融合两方面.在具有较高稳定性、可靠性和易实现性的航迹融合系统中,航迹关联和航迹融合是主要研究内容,系统结构设计也围绕这两个核心展开.本文详细介绍了具有评估反馈的多传感器异步航迹融合系统模型,该模型可分为航迹预处理、航迹关联、误差检测、航迹融合几个模块,在此基础上给出了相应算法.仿真结果表明,该系统模型具有较好的航迹关联与航迹融合性能.     

基于融合反馈的多传感器空间偏差配准方法

利用多传感器的目标状态融合估计和融合估计误差协方差作为反馈信息,提出了带反馈机制的多传感器空间偏差配准方法.对二阶段Kalman滤波偏差配准方法进行扩展和改进,在不同噪声条件下对目标状态融合和偏差进行估计.仿真结果表明,带反馈信息的偏差配准方法可有效改善目标的状态估计和传感器的偏差配准,Crmaer-Rao下界分析说明了该算法的有效性.     

基于模糊逻辑应用于反馈结构的多传感器航迹融合的研究

在分布式多传感器信息融合系统中,反馈结构可用来提高局部节点的跟踪性能,进而提高全局航迹的融合精度.模糊逻辑应用于对多个航迹的位置偏差、速度偏差和加速度偏差进行模糊化、模糊逻辑推理及去模糊等,提出了关于模糊逻辑应用于反馈结构的多传感器航迹融合的方法.     

基于模糊逻辑应用于反馈结构的多传感器航迹融合的研究

在分布式多传感器信息融合系统中,反馈结构可用来提高局部节点的跟踪性能,进而提高全局航迹的融合精度.模糊逻辑应用于对多个航迹的位置偏差、速度偏差和加速度偏差进行模糊化、模糊逻辑推理及去模糊等,提出了关于模糊逻辑应用于反馈结构的多传感器航迹融合的方法.     

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.     

基于动态加权的分布式多传感器航迹融合算法

针对目前分布式航迹融合算法中鲁棒性和实时性问题,基于充分利用多传感器测量数据中互补和冗余信息的思想,通过局部航迹估计间模糊支持度函数的建立和支持度矩阵的求解,动态地实现各局部航迹估计在融合中心权重的合理分配,进而提出了一种基于动态加权的分布式多传感器航迹融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。     

序贯处理的多传感器航迹融合算法研究

基于分布式的多传感器航迹融合系统,采用序贯处理的方法并结合矩阵加权的融合算法,在估计误差协方差阵迹最小的准则下,提出了估计误差相关条件下的航迹融合算法,从理论上对算法的航迹融合性能进行了分析,并进行了仿真。仿真结果表明了基于序贯处理的融合算法的可行性和有效性。     

基于冗余信息的多传感器数据融合算法研究

针对当前数据融合算法中存在的静态融合和计算量问题,提出了一种基于冗余信息的多传感器数据融合算法,首先,利用强跟踪滤波算法完成对于局部状态的估计,然后,依据局部状态估计值之间的冗余信息判定局部状态自身的可信度,从而实现对其权系数动态的合理分配。通过Monte-Carlo仿真验证了该算法的有效性。     

多传感器噪声方差未知情况下的异步航迹融合

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。现有的多传感器信息融合算法大都基于Kalman滤波器,要求噪声方差已知,并且假定各传感器同步采样,不考虑通信延迟。本文在分布式处理的模式下,基于各传感器在扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计形成本地航迹的基础上,提出了一种融合误差均方差矩阵的迹最小意义下的异步目标航迹融合算法。仿真实验结果表明,这种融合算法是有效的,算法接近集中式融合算法的精度。     

分布式多传感器航迹融合算法与仿真分析

在多传感器目标跟踪问题中,利用信息融合技术可以有效的提高跟踪精度。但高精度的融合估计通常对计算、通信资源要求较高,而资源要求较低的融合方法其解通常又是次优的。自适应航迹融合算法的计算过程可以根据当前系统的特性和需求,依据融合决策树自适应地选定航迹融合算法。仿真结果表明自适应算法具有接近加权协方差算法的精度,而计算量则减少一半左右。     

多传感器分布式信息融合粒子滤波器

针对非线性非Gaussian系统的状态估计问题,提出一种基于信息融合的多传感器分布式粒子滤波算法。该算法首先利用粒子滤波方法分别计算局部传感器的状态估值,再应用分布式标量加权融合准则对状态估值进行信息融合。仿真结果表明和单传感器情形相比可提高滤波的精度。     

标量及对角阵加权的序贯估计融合算法研究

针对多传感器分布式估计融合系统,在最小化估计误差的协方差矩阵迹的准则下,采用标量加权及对角阵加权融合方法,提出了估计误差相关条件下的序贯处理式最优估计融合Kalman滤波器。该融合滤波器以两传感器估计融合算法为基础,对传感器采集信息依次进行融合计算,得到多传感器融合结果。比较两种算法与局部滤波器的估计精度,并进行了仿真。仿真结果表明了基于加权估计融合的序贯处理算法的可行性和有效性。     

噪声特性未知的多传感器协方差交叉融合姿态估计

针对噪声特性未知的多传感器航天器姿态估计过程中互协方差未知的问题, 提出一种鲁棒的协方差交叉(CI) 融合算法. 首先采用容积卡尔曼滤波(CKF) 器获取局部的估计信息; 然后以最小化非线性性能指标为原则求取局部的估计信息权重; 最后使用CI 算法融合各局部估计信息. 此外, 对于由四元数描述航天器姿态时存在的冗余问题, 采用了以误差四元数和误差广义罗德里格参数相互切换的方法来替代. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.