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主要阐述了在非线性系统中多传感器目标跟踪的融合算法,提出了基于变换测量卡尔曼滤波器(CMKF)的分布式融合算法,从该理论出发,导出了分布式变换测量卡尔曼滤波算法(DCMKFA)几乎能够重视集中式融合估计,仿真结果证明了这一结论,因此,DCMKFA对于非线性系统中的目标跟踪是一个有效的分布式融合算法。 相似文献
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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。 相似文献
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针对空间探测相控阵雷达系统,提出了一种新的基于非精确计算模型的观测任务规划算法。首先,建立了目标观测的实时任务模型,并分析了观测任务所占用传感器的资源;其次,基于非精确计算模型,提出一种多任务并行的实时容错调度算法来解决观测任务规划问题,该算法综合考虑相控阵雷达的搜索任务与跟踪任务,来进行系统资源的分配。对于跟踪任务,算法结合目标的过境时间以及当前系统的负载情况,以此来确定雷达对该目标的观测时间段;最后给出了算法的评估方法。利用2886个低轨空间目标进行仿真验证,结果表明,基于非精确计算模型的任务规划算法,可显著提高系统调度成功率以及时间资源利用率.比传统方法更稳健。 相似文献
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现代防空系统面临的威胁是不断变化的。航空、航天和电子战技术的发展构成了新的空间作战环境。随着空间进攻战术的发展,为了对空间环境作出更好的判断,需要多传感器组网并采用数据融合技术的防空作战系统。数据融合是多源信息处理的一项新技术,将数据融合技术引入了多传感器目标跟踪系统能提高系统的整体性能,可以使系统发挥最大的潜力。本文首先分析研究了传感器网之间的各种融合方法的特性和共性。在此基础上,研究了融合算法的一个具体应用。 相似文献
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在局部航迹信息质量不均衡条件下,选择所有局部航迹进行航迹融合的算法会造成系统航迹质量下降。为了提高跟踪性能,提出了一种基于改进的模糊C均值(FCM)和信息熵修正的航迹融合算法。通过交互式多模型(IMM)滤波后的航迹信息对聚类数据做“质量”修正,改进后的FCM算法对局部航迹进行聚类分析,利用信息熵和隶属度对局部航迹进行选择和融合,达到修正聚类中心和提高系统航迹质量的效果。仿真结果表明:当多个传感器跟踪机动目标时,在传感器的观测精度发生变化和存在量测丢失的情况下,该算法的跟踪性能优于已知的航迹融合算法。 相似文献
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针对目前单目标跟踪数据融合中存在的伪数据问题,研究了基于庞加莱映射的补充条件定位引导算法和多站抗野值数据融合算法,建立了适应实际传感器数量变化的数据融合体系。理论分析和仿真结果均证明,该方法可行有效。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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无人机载多传感器图像融合评述 总被引:1,自引:1,他引:0
为了能为作战指挥系统提供清晰的局部战场信息,提高对局部战场低可观测目标的检测概率、定位精度及识别概率,迫切需要对无人机载SAR、可见光传感器、红外探测器等图像信息及其他非图像信息融合处理。提出了无人机载多传感器图像融合技术需要研究的内容,如: 图像融合新方法研究;无人机载SAR图像的非平稳性处理;基于图像融合目标检测和处理技术; 无人机载图像和非图像信息的融合问题;无人机载多传感器图像融合的实现及评估;多无人机载合成孔径雷达的协同成像;用图像融合的方法实现对运动目标检测等。分析了所提出研究内容的可行性,剖析了其中的关键技术,拟定了可能的技术路线。 相似文献
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针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。 相似文献
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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。 相似文献