基于不确定性分析的多传感器航迹融合算法

针对目前多传感器系统中常用的航迹融合方法精度与计算量不能兼顾,不能很好地处理不确定性,特别是对曲线航迹拐点的融合误差较大等问题,提出一种基于不确定性分析的航迹融合算法.该算法通过分析航迹融合所需的信息量,用标准熵量化每条航迹的不确定程度,从总体上删除质量较差的航迹,然后对每条参与融合的航迹进行分析,用正交多项式回归的方法剔除了测量误差较大的数据点.该算法有效的处理了传感器航迹中的不确定因素,解决了目前航迹融合方法中拐点融合误差较大的问题,以较小的计算开销达到了较高的精度,从而平衡了精度与计算量之间的矛盾.最后在多传感器多航迹的环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性、优越性.     

反舰导弹末制导多尺度多传感器数据融合方法

提出了一种实用有效的反舰导弹末制导多尺度多传感器数据融合方法。该方法可充分地利用捷联惯导和双星系统信息,对雷达导引头的测量信号进行有效的校正补偿,同时又可根据系统对校正算法实时性与精度的要求,通过合理地调整滤波算法节点数来满足系统的设计要求,从而大大地提高反舰导弹末制导的导引精度。该方法的有效性在某型超音速反舰导弹末制导信号校正仿真中得到验证。     

多传感器加权观测融合自适应UKF滤波器

对于带有相同观测方程和未知噪声统计的非线性多传感器系统,提出了一种基于Sage-Husa估计的自适应UKF滤波算法.该算法利用导出的平稳随机序列的相关函数估计系统观测噪声方差统计R(j),并证明了其收敛性.进而利用Sage-Husa估计算法得到自适应UKF滤波算法.该方法避免了传统Sage和Husa的自适应滤波算法不能处理Q和R均未知的系统的局限性.为了将多传感器信息加以充分利用,提高滤波精度,本文利用加权最小二乘法(WLS),实现了多传感器加权观测融合自适应UKF滤波器.一个带3传感器非线性系统的仿真例子说明了该算法的有效性.     

带反馈分布式不同维传感器状态估计技术

论述了带反馈分布式信息融合系统中传感器观测维数不同时的状态估计方法。在多传感器系统中，目标的测量是在极坐标中获得，而数据处理通常是在直角坐标中完成。由于二维传感器不能获得观测目标的俯仰信息，其估计将会产生一定的动态误差。在分布式的信息融合系统中，各传感器需要将各自的局部估计送到融合中心进行统一处理。如果不适当地减小这种动态误差，必然将导致整个信息融合系统的估计精度下降。针对上述问题，文章讨论了如何利用系统反馈信息，减小二维传感器的局部估计误差，从而提高整个系统的估计精度。最后，给出了算法的仿真分析。仿真结果表明该方法能够有效地减小系统动态误差。     

基于模糊拍卖的天波超视距雷达多模式融合跟踪算法

天波超视距雷达通过电离层反射实现超视距广域监视,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个模式的量测。本文提出了一种基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法,将多路径信息看作是多传感器提供的同步量测信息,利用模糊拍卖算法对确认量测和传播模式进行分配,再利用多传感器数据融合的方法对多模式信息进行同步数据融合。仿真结果表明,在杂波环境中,跟踪一个存在4种可能非线性量测的匀速运动目标时,本文提出的基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法与多径概率数据互联算法相比,在距离维、距离变化率维和方位维的精度具有很大改善,且耗时大大缩短,能更好地提供预警信息。     

基于样条模型的多传感器目标跟踪算法研究

研究武器试验中多传感器目标跟踪的数据融合问题。通过用样条函数表示目标轨迹参数,建立了问题的节省参数模型,并构造了快速的样条递推算法和参数估计算法。采用样条函数这种稀疏表示方法后,新方法能有效地减少待估参数的个数,提高参数估计精度,在减少计算量的同时降低处理系统的存储负担。仿真结果说明新算法能在很短的时间内完成数据融合,且得到的融合结果精度很高。     

采用强制降噪和多尺度融合的地磁导航方法

针对地磁数据测量易受各种噪声和干扰影响,导致地磁匹配导航精度、概率和可靠性降低的问题,提出了一种采用小波强制降噪和多尺度融合的地磁匹配导航方法。该方法利用地磁数据高频部分易受噪声干扰影响而低频部分稳定性好、各尺度下的匹配结果具有相对独立性的特点,将含噪地磁基准图和实时图进行多尺度分解,在所选的多个尺度下经强制降噪后分别进行匹配,并融合各尺度下的匹配结果表决产生最终的导航结果。地磁匹配导航仿真实验结果表明该方法可有效提高导航的精度、概率和可靠性。     

基于UDWT的高性能多光谱遥感图像融合算法

无抽取离散小波变换 (UDWT)具有移不变性的优良性质 ,它在遥感多光谱图像增强以及双通道图像融合应用中获得了很好的效果。文中研究一种基于UDWT的适用于多光谱图像的融合算法 ,该算法利用UDWT的多尺度表示方法和文献 [4 ]算法最佳保留光谱信息的特点 ,融合结果同时精确保留了多光谱图像的光谱信息和高频细节特征 ,为目标的检测、定位、识别等图像的进一步处理提供很好的特征信息     

基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法

为综合利用多传感器遥感图像之间的信息，提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具，比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换，在contourlet域完成图像信息的融合，最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性，首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则，系数选择更符合人类视觉系统的要求，使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则，在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法，且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。     

多尺度小波变换在野值剔除中的应用

常见的野值剔除方法即卡尔曼滤波算法条件苛刻,不易实现。在分析了系统方程之后,利用小波变换的基本原理,将系统信号分解到各个尺度上,在各尺度上分别进行卡尔曼滤波,之后进行小波重构从而得到各尺度下的滤波估值。此算法将小波去噪与卡尔曼滤波算法结合起来,能够更有效地剔除野值。针对卡尔曼滤波算法的复杂性,还提出了一种有效的滤波算法,利用该算法进行小波多尺度分解和滤波和重构,信号野值也可以得到很好的剔除。经仿真实验验证,这两种多尺度小波变换算法都能够很好地剔除野值,效果明显。     

GPS/INS紧组合系统导航性能研究

为了提高组合导航的精度和抗干扰性,采用了直接利用GPS接收机原始测量信息（伪距、伪距率）的紧组合方式,详细推导了该组合导航系统的模型,根据全球定位系统（GPS）的误差模型及惯性导航系统（INS）在地固系中的误差方程,以伪距差为量测输入,设计了GPS/INS组合导航系统的卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该组合方法可以充分利用GPS的信息修正INS的导航误差,与此同时,INS可以辅助GPS重新快速捕获卫星信号,满足一定的导航精度需求。提高了组合导航系统的容错性,对各种载体的精确导航与制导具有一定的现实意义。     

基于UKF的异类传感器集中式融合算法

综合考虑航天器跟踪测量中速度和精度的要求,对异类传感器集中式融合问题进行了研究,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)和简化的分类数据压缩技术的非线性系统实时集中式融合算法.仿真表明新的算法融合性能优于基于扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)和扩维技术的并行集中式融合算法.     

GPS／INS制导系统中自适应天线阵列的干扰研究

目前GPS/INS制导已成为精确制导武器的核心.根据组合制导系统中自适应天线的特点,通过对微带自适应天线阵列的抗干扰性分析,着重研究了对GPS/INS组合制导系统中自适应天线阵列的分布式干扰.通过实验结果得出:要提高干扰效果,需要增加分布式干扰机数目、增大干扰机的运动速度和集中投放干扰源.     

INS／GPS／Odometer组合系统初始对准及自适应联合滤波

本文提出了INS／GPS／Odometer（测速仪）组合际航系统。基于信息融合理论，提出了基于子滤波器可观性矩阵条件数和误差协方差矩阵特征值分解的自适应联合滤波。然后利用该方法对INS／GPS／Odometer组合系统的初始对准问题进行了研究。仿真结果表明，自适应联合滤波能够改善系统初始对准的状态估计精度，信息分配因子的不同选择对状态估计有一定的影响。     

一种适于工程应用的近似MSJPDA算法

为提高复杂数据融合系统中的航迹关联正确率，在ZHOU B的DC和AC算法基础上提出一种新的近似多传感器多目标联合概率数据关联算法，它以一个目标为中心的近似聚为构造关联事件的起点，并在计算中将DC和AC结合得到的一种全部的点迹－航迹关联算法，在杂波下目标密集，航迹复杂的数据融合系统中进行实验，对关联正确率，并联时耗等与最近邻法进行了比较，效果较好，它能为有效提高目标点迹－航迹的关联正确率，在计算时耗上较完全联合概率法少得多，能满足工程中实时性的要求。     

基于INS辅助的GPS接收机完善性监测算法研究

以惯性导航系统输出的数据作为辅助信息 ,对 GPS完善性监测算法进行了研究。该法以卡尔曼滤波新息序列为依据 ,对 GPS卫星的伪距测量值是否出现故障进行的检测 ,并给出了计算机仿真算例。仿真结果表明 :该方法能够及时准确地检测出 GPS故障星     

基于单频GPS的单点测浪方法的研究

介绍一种用单频单台GPS接收机解算其相对位置变化的算法—PVD算法的基本原理,针对它在海浪测量应用中的特点,提出基于海浪谱估计的自适应PVD算法。实测数据的处理结果表明,用自适应PVD算法解算出的浪高可达厘米级精度。     

附加速度先验信息的车载GPS/INS/Odometer组合导航算法

在GPS/INS车辆组合导航中,GPS信号易受外界干扰而失锁。针对INS单独导航误差迅速累积的问题,在利用速度先验信息辅助INS导航的基础上,加入Odometer观测信息,提高了系统的可观测性和导航精度;另外提出了改进的位置修正法,即不直接利用状态估值修正位置,而是用修正后的速度推算位置。实测算例结果表明,与INS单独导航相比较,采用速度先验信息,提高了载体速度精度,采用改进的位置修正方法,位置精度有大幅度提高;在此基础上加入Odometer观测信息,位置和速度精度得到进一步改善。     

自适应融合滤波算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM\|AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage\|Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM\|AFF算法兼具Sage\|Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM\|AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM\|AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位 精度 。