机载多传感器信息融合试飞技术研究

在简要论述机载多传感器信息融合基本原理和不同传感器工作特性的基础上,提出了机载多传感器信息融合的试飞思路、试飞设计原则以及最终试飞结果的评价方法,并在实际的飞行试验中得到了应用。试飞结果表明:利用试飞方法能够充分验证机载多传感器信息融合系统的功能、性能,而且对于同类航空电子系统多传感器信息融合的飞行验证具有借鉴意义。     

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。     

主被动多传感器多目标状态信息融合

研究了主被动多传感器多目标状态信息融合问题。针对被动式跟踪的特点,借助主动跟踪的距离通道值,提出类主动的被动式跟踪。在此基础上提出主被动串联状态信息融合和并联状态信息融合算法。仿真结果表明两种状态信息融合方法都可以大大提高跟踪精度,同时还可以提高系统的可靠性。     

多平台信息融合与智能化传感器管理技术综述

多平台信息融合与智能化多传感器管理是多平台协同作战能力和网络中心战的关键技术之一。本文主要介绍了多平台信息融合与智能化传感器管理技术的概念、军事需求及发展趋势;阐述了多平台信息融合与智能化多传感器管理系统的体系结构、功能性能要求及所涉及的关键技术。     

多传感器组合导航系统的多尺度异步信息融合算法

首先,将状态方程采用数据块变换的方式得到新的状态块方程,并将量测方程表达为数据块的形式;然后,将量测向量进行多层小波变换以得到新的量测向量,结合状态块方程进行卡尔曼滤波;最后,利用异步贯序滤波的方法,建立了基于全局的最优估计值。将上述算法应用于GPS/SST/高度表/SINS多组合导航系统,仿真结果表明:相对于单一尺度的异步滤波算法,该算法可明显地提高系统的滤波精度。     

基于改进型遗传算法的多传感器—多目标定位信息融合

针对用遗传算法解决多传感器-多目标定位收敛速度的问题,提出了采用拉格朗日松驰技术改进遗传算法的方法,并给出几种典型情况下算法的实验结果。实验结果表明,改进的遗传算法收敛速度比改进前提高了5—6倍。     

预警机多传感器信息融合技术研究

针对预警机多传感器信息融合问题,介绍了信息融合的基本原理与框架,在此基础上给出了信息预处理、多航迹相关和航迹融合的具体算法,并针对融合的过程进行了仿真验证,结果表明本算法具有工程可行性。     

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。     

多传感器信息融合技术在现代战机设计中的应用

基于综合航电系统设计中的关键技术———信息融合 ,介绍了信息融合的概念、目标跟踪的算法及传感器的管理 ,以此说明现代作战飞机应用信息融合技术可增强作战平台在恶劣战场环境下的生存能力     

面向机载应用的多传感器图像融合技术综述

综述了图像融合技术的基本概念、常用方法及传感器组合特性,探讨了图像融合技术所涉及的各研究领域在机载环境平台中的重要应用价值,最后,对现阶段图像融合技术存在的问题进行了总结并给出了进一步的研究建议,以期为图像融合技术在未来机载环境上的应用提供参考。     

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。     

一种新的信息融合功能模型

在分析了信息融合三级、四级和五级模型优缺点的基础上,提出了信息融合分类的六级功能模型。分析和介绍了每级的含义及特点,并同时给出了该六级功能模型的逻辑处理流程。该模型综合了四级和五级模型的优点,对从检测到威胁判断的整个过程给出了清晰的划分,突出了精细化处理,避免了三级模型和四级模型的不足。     

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。     

基于信息融合技术的无人机风速测量方法

随着无人机技术的发展,无人机风速测量技术成为了无人机的一个重要应用领域。为了提高无人机风速测量的精度,文中将信息融合技术应用于无人机风速测量中,数据层分别通过平均法和改进的 Kaiman 滤波对空速和航向角进行信息融合,以提高参数测量的精度,决策层通过加权平均法对速度矢量三角形法,空速归零法,以及航位推算法计算得到的结果进行融合,并通过实际飞行测量对文中方法进行验证。结果表明,基于信息融合技术的风速测量方法,可以与探测精度高的气球法相当,且探测区域广、探测成本低。     

一种无人机高度传感器信息融合方法

在无人机(UAV)飞行控制系统(FCS)中,针对单一高度传感器测量精度有限,难以满足高精度高度定位需求的问题,提出一种信息融合方法。为了提高定位精度,在机上安装多个传感器测量高度,根据飞行控制系统高度状态方程,充分利用各传感器的测量信息,采用Kalman滤波技术,估计真实高度和大气数据计算机(ADC)的测量偏差,从而进行修正。仿真表明,所得结果的精度高于任何单一传感器的测量精度。因此,该方法有效地提高了系统高度信息获取的准确度。     

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.