基于灰色理论的一种数据融合方法

在灰色关联分析的基础上,对斜关联度进行了修正,引出了点、斜修正关联度分析的概念.通过对影响目标属性识别的各种因素进行分析,结合战术思想利用灰色点、斜修正关联度分析及多目标优化方法建立了数据融合模型,提出了一种基于灰色理论的多传感器数据融合方法.计算多传感器测量数据的灰色关联矩阵,进行灰色优势分析,然后进行数据融合.此方法考虑了各传感器测量数据的精确度,而且删除掉了测量比较差或测量不到的数据.仿真结果表明,应用该方法可进一步提高多传感器的测量精度和可靠性,适用于多传感器的数据融合.     

多传感器数据融合的权值因子确定

对多传感器位置级的数据融合,从静态单传感器的特点入手,建立可靠的数据评价函数,引入到动态多传感器系统中,以多传感器测量数据的算术平均值或滤波对目标的状态估计值作为评价参考,从而量化对测量数据的评价,进而确定加权因子,得到融合值。从仿真结果来看,当评价函数确立合理、参考点选用得当时,融合数据能够很好地剔除假数据,减小偏差大的测量值的影响,在采用不够准确的参考点时,使用评价函数确定加权因子得到的融合数据仍能够优于算术平均值方法得到的数据。     

一种分布式异步航迹融合算法

在多被动传感器目标跟踪中,融合中心处理的信息一般是同步的,然而实际情况并非如此。另外,一些被动传感器只能得到目标的方位信息,无法单独形成有效航迹,这就需要将各传感器数据同步到相同时刻,然后应用同步融合算法。针对被动传感器探测系统,采用传感器到传感器融合和系统到传感器融合的分布式融合结构,并对各局部传感器引入全局反馈,对相关信息采用协方差交叉算法进行处理,完成被动传感器异步数据的融合,仿真结果表明,该算法具有较好的融合效果。     

基于数据融合技术的多导航传感器性能评价系统研究

试飞是对导航传感器性能进行评价的有效手段.为克服仅采用单一导航传感器作为评价基准的缺陷,提出了基于数据融合技术的多导航传感器性能评价方法及其系统实现.设计的多导航传感器性能评价系统融合了卡尔曼滤波、最优固定区间平滑滤波、最小二乘加权等多导航传感器数据融合算法,在分析上述融合算法特点及使用的基础上,从信息流的角度出发,设计并实现了相应的多导航传感器性能评价系统.给出了评价系统的主要功能模块的设计与实现.还通过仿真数据对评价系统的功能和性能进行了测试,测试结果表明评价系统能准确地实现对导航传感器性能的评价.     

机载多传感器数据融合模型和方法研究

随着多种传感器探测技术的快速发展,数据融合方法的不断被提出和采用。文中提出了一种机载多传感器探测系统结构,并分析了其关键技术,将贝叶斯判别法应用在完成目标估计和判别的数据融合方面。探讨了该方法实现机载多传感器数据融合模型及其可靠性。     

机载探测设备目标识别算法的研究

针对机载探测设备多传感器系统具有多目标,大量观测数据的特点,提出了一种基于Demp-ster-Shafer（D-S）证据理论和主观Bayesian方法组合的数据融合算法。在数据融合过程中,为保证融合的实时性,融合系统采用时域融合和空域融合相结合的方法,首先对相同传感器的各次抽样值进行时域融合,然后传感器之间的融合采用D-S方法进行融合;最后,其融合结果经概率转化后,与来自于ELINT（Electronic Intelligence）的信息通过主观Bayesian方法进行识别级融合。最后给出一个实例,经过仿真计算证明了该算法的可行性和实用性。     

多传感器数据融合方法在加力燃烧室试验中的应用研究

在航空发动机加力燃烧室试验中,为实现同一截面真实气流状态参数的多传感器精确测量,提出了1种多传感器数据融合方法。该方法运用格拉布斯准则剔除多传感器测量数据中的无效数据,运用方差自适应加权融合方法对有效数据进行融合计算并获取真实参数,并分别利用算术平均值方法和自适应加权融合方法对试验数据进行处理分析。结果表明:通过多传感器融合方法获取的数据均方差明显优于算术平均值方法获取的方差,具有更高的测试精度和可靠性。     

分布式无源传感器系统多目标跟踪算法

研究了分布式无源多传感器系统多目标跟踪问题,在只有测向信息可以利用的情况下,分布式系统首先利用波门技术分别对各个无源传感器角度测量数据进行关联配对和滤波;然后,将处理结果送到融合中心,在融合中心通过构造的χ2分布检验统计量进行多目标方位航迹的关联;最后,通过交叉定位和位置信息融合获得多个目标的位置信息估计,实现无源多目标跟踪。论文通过仿真分析对算法的有效性和可行性进行了验证。     

数据库技术在多传感器信息融合系统中的应用综述

数据库技术在多传感器信息融合系统中占有非常重要的地位。论文以数据库对融合算法的支持为目标,以数据库模型和数据融合数据库的全面设计为基础,在全面考虑面向特征的数据表征形式和组织结构的基础上,详细讨论了多传感器信息融合系统中数据库设计的基本理论,讨论了融合算法对数据库的需求和数据库设计,设计了辐射源识别的知识数据库。     

基于CDKF的快速协方差交叉融合跟踪算法研究

随着目标抗干扰能力的增强，单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击，需采用多种探测器作为传感器，提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型，利用中心差分卡尔曼滤波（CDKF）变换处理模型的非线性问题，避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合，传统的方法多采用协方差交叉（CI）融合方法，但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉（FCI）则不需要进行寻优过程，且计算量小。在此基础上，提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后，对算法进行了仿真分析，并进一步验证了提出算法的有效性。     

单兵导航多传感器信息融合自适应滤波算法

基于足绑式INS的单兵导航系统,通过将惯性导航系统、人体运动学约束、磁强计等多传感器信息进行融合得到准确的单兵导航信息。对于匀速步行时的单兵导航,可采用普通Kalman滤波算法进行多传感器信息融合,但不能满足跑步等激烈运动模式下单兵导航需求。提出衰减记忆新息自适应Kalman滤波算法,可满足多步态模式下的单兵导航多源信息融合的需求,实验结果验证了算法的有效性。     

基于改进粒子滤波的多传感器融合空间目标跟踪

为了跟踪空间目标,构建了基于局部粒子滤波器的多传感器融合方法估计空间目标状态。粒子滤波重要采样过程中,设计了基于融合估计的重要密度函数减少粒子贫化问题,并设计基于 McDE(Memetic compact Differ. ential Evolution)重采样策略,通过对粒子的变异与选择等进化操作来解决粒子退化问题。理论推导与仿真结果皆证明方法的有效性。     

基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法

 针对无线传感器网络(WSN)中的多传感器融合目标跟踪,提出一种混合滤波算法,称为无迹混合集中式粒子滤波(UM CPF)。该算法使用了一个混合的粒子传播方案。在使用集中式粒子滤波(CPF)对WSN中的节点测量信息进行融合时,粒子滤波器中的一部分粒子使用从无迹变换(UT)获得的高斯分布作为建议分布进行粒子传播,而剩余的另一部分粒子则简单地使用状态转移先验分布进行粒子传播。WSN中的融合跟踪仿真结果表明,和纯粒子滤波算法CPF相比,在仿真速率相当的情况下,混合滤波算法明显提高了跟踪精度和稳定性。     

智能化多传感器管理系统的设计和仿真

根据机载多传感器管理需求,提出了基于机载多传感器数据融合技术的智能化多传感器管理系统体系结构,并阐述了该系统的功能、系统设计原则和方法。采用商用货价产品技术(COTS)构建原型仿真平台,对提出的多传感器管理系统体系结构进行原型仿真,验证了该设计的有效性。     

惯性/视觉/激光雷达SLAM技术综述CSCD

同时定位与建图(SLAM)技术已广泛应用于各类自主移动平台中,其中视觉SLAM和激光雷达SLAM是两种主要的SLAM技术方案。然而,视觉SLAM系统易受视觉环境变化的影响,而激光雷达SLAM系统则在结构单一等环境中会出现精度退化甚至失效的情况。随着智能移动平台应用场景的不断拓展,对SLAM系统的精度和鲁棒性等提出了更高要求,将多种具有互补性的传感器进行融合是提升SLAM系统性能的有效途径。据此,聚焦惯性/视觉/激光雷达多传感器融合SLAM技术,从多传感器标定和多源数据融合两个主要方面进行综述,最后对多传感器融合SLAM技术的发展趋势进行了展望。     

多传感器信息融合及其新技术研究

信息融合是信息领域一个前景广阔的研究方向。介绍了多传感器信息融合的基本概念和融合原理,比较了信息融合技术的常用方法,并对多传感器信息融合中出现的新技术做了总结分析,最后从技术发展和应用需求出发,对信息融合的发展作了进一步展望。     

基于模糊贴近度的多传感器数据融合测量

依据现代测量中多传感器数据融合需求，提出了一种基于模糊贴近度的数据融合新方法，研究了它在测量中的应用过程。测量应用实例验证了其在工程中的可行性，体现了稳定性、可靠性高的传感器在测量数据融合中的“优越性”，运算过程简洁、快速、有效，便于实时测量操作。     

SINS/GPS/SST/高度表组合导航系统异步融合算法

针对不同类型导航传感器的采样率不同步,提出了一种基于状态方程多尺度变换的组合导航系统信息异步融合算法。首先,建立组合导航系统基于最高采样率下的状态方程;然后,将状态方程分解到不同的尺度上,进而建立基于不同尺度上的多个状态方程及其对应的量测方程;最后,建立基于不同尺度上的全局最优信息融合算法。仿真结果验证了该算法能有较好的实时性和融合精度。