基于小波滤波的无人旋翼机高度信息融合

针对小型无人旋翼机自主飞行时高度测量信息不稳定、易受干扰的问题,提出采用基于滤波数据的自适应高度信息融合方法来提高无人旋翼机高度测量信息的精度和可信度.通过基于小波提升算法的小波分解重构方法,消除原始测量数据中的高频噪声;根据全球定位系统的测量精度受搜到卫星数目波动影响的现象,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现高度信息融合.通过自主悬停和三维航迹跟踪飞行试验验证该方法的可行性和有效性.     

乏信息多传感器压力数据自助模糊融合估计

乏信息多传感器压力测量数据的融合估计是压力测量研究的重要问题,不同于经典的统计学方法,结合自助法和模糊数学的相关算法,提出一种实现乏信息多传感器压力测量数据融合估计的自助模糊数学模型.对具有乏信息特征的多个压力传感器的测量数据进行自助抽样;利用最大熵算法构建出不同时刻与位置的多个压力传感器测量数据的自助分布;用自助分布进行加权均值计算,提取相应特征值,得到自助融合序列;通过模糊隶属函数得到所测压力值的真值与区间估计.实例计算表明：在乏信息条件下,算法精度可达87%;在大样本条件下,测量数据在置信水平99.7%下,融合估计可靠性可达95%,验证了乏信息自助模糊融合估计算法的有效性.     

多传感器多目标系统误差融合估计算法

为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计.     

基于地心坐标系的多传感器动态偏差估计算法

配准是多传感器系统进行数据融合必不可少的处理过程.使用一种新的基于地心地固(ECEF, Earth-Centered Earth-Fixed)坐标系的多传感器配准算法,能对传感器的动态偏差进行估计,同时充分考虑了地球曲率对配准算法本身的影响.首先利用多传感器的局部航迹数据来构造关于传感器偏差的伪测量模型,其噪声满足零均值高斯白噪声特性,协方差信息也易于计算,然后使用序贯卡尔曼滤波算法(SKF, Sequential Kalman Filter)对偏差进行动态估计.当传感器偏差恒定时,算法经过简单修改后依然适用.最后通过仿真试验对新算法的性能进行了评估,结果说明新算法能有效地进行传感器配准.      

天线罩干扰下的雷达/红外复合导引头数据融合

针对雷达/红外复合导引头中存在天线罩折射以及外部干扰问题,在三维模型下,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)的多模型算法,对天线罩斜率进行估计,并将估计结果代入EKF,降低观测视线角中的天线罩折射干扰,形成最优局部估计.采用基于环境信息的加权因子法对雷达/红外局部估计结果进行融合,通过环境信息度量传感器测量结果的可信度,忽略不可信的局部估计结果.设计4组算例检验融合算法性能,仿真结果表明:所提算法可以准确估计天线罩斜率,合理并有效使用雷达/红外传感器信息,提高系统估计精度.     

自适应混合信息滤波算法及其在 相对导航中的应用

为解决相对导航模型中线性、非线性并存,及多传感器信息融合时基于Kalman滤波的导航算法计算复杂度较大的问题,提出一种混合信息滤波算法;考虑测量噪声统计特性不准确等工程因素,提出一种自适应混合信息滤波相对导航算法.理论分析及仿真验证表明,与基于Kalman滤波的传统导航算法相比,给出的混合信息滤波算法具有多传感器数据融合时计算复杂度低、便于工程实现的优点,且可以完成线性、非线性并存时的导航滤波任务;除上述特点外,在传感器测量噪声统计特性不准确的情况下,给出的自适应混合信息滤波相对导航算法可以通过自适应调整量测协方差阵的方式,使导航系统仍保持较高的精度.     

基于数据压缩的多传感器多假设算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了一种新的多传感器多目标算法.提出的算法首先应用经典分配规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合,然后对每个组合中各量测点进行概率加权以获得一个等效量测点,最后根据每个等效量测点产生的互联假设计算其互联概率并获得融合中心的状态估计.给出了该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法的仿真比较,仿真结果表明该算法的跟踪性能在探测概率降低的跟踪环境下表现得更为优越.      

基于测量值模糊贴近度时空融合的多传感器融合方法

针对实际多传感器目标跟踪系统中,传感器测量值中的野值对状态估计的不利影响,该算法利用概率源合并理论和非负矩阵特征向量理论,算出k时刻空间上各传感器测量值与其他传感器测量值的综合贴近度,同时将k个时刻的空间上融合的模糊贴近度进行时间融合,以此确定每个传感器的权重。仿真结果表明,该算法有效地抑制了测量野值对测量融合值的不利影响,提高了系统的跟踪准确度。     

一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法

全球定位系统（GPS）测姿技术主要是利用GPS载波相位和信号功率2种方法，但是测量信息单一且独立，针对旋转载体的测姿问题，提出一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法，通过融合GPS接收机天线信号功率和多普勒频率信息测量载体滚转角和滚转角速度。利用当前统计模型对滚转角和滚转角速度测量进行系统建模，根据滚转角预测估计值选取量测量，并提出自适应滤波，采用滚转角加速度估计自适应滤波算法，实现了对系统噪声方差阵的自适应调整，避免了滚转角加速度最值的选取问题，降低了噪声的影响。通过仿真验证了基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法的可行性，结果表明该方法的测量精度高于无迹卡尔曼滤波（UKF）。      

基于SRCKF的多传感器融合自适应鲁棒算法

为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明：相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波（RMCKF）等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。     

基于UKF和信息融合的航天器自主导航方法

X射线脉冲星导航利用X射线辐射脉冲到达时间 (Time of Arrival, TOA)作为信息输入,星敏感器导航利用星光角距等作为信息输入,是两种不同机理的天文导航方法。提出一种将脉冲星TOA和星敏感器星光角距测量结合的信息融合天文自主导航方法,设计了一种利用激光光量子模拟脉冲星X射线辐射光子的半物理仿真系统用于算法验证,并基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)使用真轨道参数做了仿真试验。结果表明,基于UKF的信息融合方法比基于EKF（Extended Kalman Filter）的信息融合方法性能更好,与仅使用脉冲星或星敏感器的导航方法相比,能将位置估计精度分别提高52.7%和43.6%,速度估计精度分别提高82.2%和70.5%。     

高超飞行器的天基多尺度异步平台协同探测方法

本文针对多种不同传感器协同探测信息融合过程中的异步融合与时间延迟问题,提出了一种基于多尺度系统理论的多传感器时间配准融合方法。首先,建立单状态多量测的多尺度系统模型。其次,结合尺度递归状态融合算法和有序加权平均策略(OWA)算法,解决了异类传感器间采样率不同而引起的异步融合问题。然后,对融合中心的信息到达情况进行分析,基于OWA算法通过预测补偿方法完成对传感器延迟信息的处理。最后仿真结果表明本文所提方法可以有效解决多传感器协同探测中的异步融合与时间延迟问题。     

基于数据融合的MEMS阵列加速度传感器实现方法

针对单MEMS加速度计性能有限无法满足实际工程中日益复杂且严苛的检测需求的问题,提出了一种基于数据融合的MEMS阵列加速度传感器实现方法。首先,设计了MEMS阵列加速度传感器的系统架构,并分析了对数据融合算法的技术需求;然后,针对已有的数据融合技术无法满足MEMS阵列加速度传感器的精度与实时性要求的问题,提出了基于离散对数映射的自整定加权融合算法,在此基础上,设计了MEMS阵列加速度传感器的仿真验证方案。仿真实验结果表明,提出的方法通过三个不同范围MEMS加速度计的阵列集成提高了信号检测能力,相比于最优拼接法其平均损失降低了6.1%,且融合数据精度优于各个加速度传感器的原始仿真数据,是高性能MEMS阵列加速度传感器的有效实现方案。     

多传感器跟踪多目标的数据关联

讨论多传感器多目标 (MSMT)跟踪的数据关联与数据融合方法 ,首先通过增加测元实现单传感器的数据关联 ;其次 ,应用整数规划法进行扫描关联 ,并将此方法推广到航迹关联 ;最后 ,运用样条函数表示弹道参数 ,解决了计算量问题。该方法简单明了 ,关联正确率高 ,计算量小 ,同时充分利用了测量信息。     

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.     

基于多传感器的卫星自主导航信息融合算法

通常卫星上装有较多的自主导航传感器,如何将其信息有效的组织并充分利用,是卫星自主导航的关键问题。采用信息融合技术把两种或多种导航系统组合起来,应用最优估计理论,形成最优组合导航系统,有利于充分运用各导航系统的信息进行信息互补和信息合作,已逐渐成为了导航定位技术的发展方向。文章针对星敏感器、红外地平仪、雷达高度计、紫外敏感器组成的卫星自主导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波技术进行轨道确定的信息融合算法。仿真结果表明,该方案能够获得较高的定轨精度,有效抑制滤波发散,整个系统的运算速度和收敛速度也有所提高。