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飞行器实时测控系统是一个典型的多传感器系统,其多源信息需要融合处理,融合处理能够有效提高实时测控的准确度、可靠度和智能化水平。本文分析了信息融合技术对飞行器实时测控的作用,初步探讨了飞行器实时测控信息融合的功能定义、结构模型、融合方法等,并提出了工程应用中的关键技术和问题。 相似文献
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针对机载MEMS航姿系统中器件精度低且易受干扰导致其姿态性能降低的问题,提出了一种基于大气/卫星信息辅助的航姿系统融合方案。构建了多源传感信息辅助下的综合航姿系统方案,所设计系统具有多种工作运行模式,可根据传感器可用状态实现滤波器的无缝切换,建立了组合导航系统状态和量测模型,采用Kalman滤波方法实现多源信息的融合与估计,并开展了原理样机的跑车试验。试验结果表明,所设计的融合方案能有效保障航姿系统的可靠性与精度,具有较高的工程应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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针对现有基于序贯验后加权检验的测试性验证方案对测试性设计指标之间的模糊参数空间考虑不足,以及未能充分运用测试性多源先验信息的问题,提出一种优化序贯验后加权检验和D-S证据理论相结合的测试性验证方案。首先,考虑测试性设计指标之间的模糊参数空间,构建三参数空间复杂假设,并基于Bayes理论研究序贯决策规则,同时确定决策因子以及决策阈值;其次,以测试性指标构成的参数空间为辨识框架,分别构造基于专家信息以及测试性试验数据等先验信息的基本信任分配函数,建立融合多源先验信息的优化序贯验证方案;最后,结合实例进行研究,并与经典验证方案、传统Bayes验证方案、序贯概率比检验方案以及序贯验后加权检验方案进行了对比分析。结果表明,该方案由于考虑了模糊参数空间以及充分融合了多源先验信息,有效解决了模糊参数空间的处理问题,同时所确定的平均故障样本量在决策支持的参数空间均优于其他方法。 相似文献
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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。 相似文献
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随着网络信息共享技术的深入发展,多源异构数据将是未来数据融合的主要信息源,这种数据融合表现出跨平台、跨军种、跨领域等特征,对多源异构数据关联与融合提出了新要求。针对特定场景敏感区域内有限多目标的探测问题,结合一体化作战数据融合的数据滤波、空时配准、航迹关联与建立、多目标跟踪等方面,提出了时空关联多跟踪剔除的数据融合方法,并从数据滤波、航迹关联与融合、时空关联多跟踪剔除以及融合数据“簇”等方面重点研究了所提出的数据融合方法。距离波门拖引干扰和牵引干扰的对抗仿真试验表明,所提方法具有一定应用价值。 相似文献
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在复杂多变环境下,单一导航源的定位性能和鲁棒性会受到一定的影响。针对汽车、小型飞行器在城市、峡谷、卫星信号缺失或被遮挡以及导航信息源繁多等情况,研究了基于联邦滤波的多源融合导航算法。该算法综合利用了各种不同的信息源,经过多传感器的高度集成、多信息源的数据融合,生成时空基准统一且具有抗干扰、连续、可靠的PNT服务信息。设计的联邦滤波器采用两级结构,在子滤波器中进行局部估计后,在主滤波器中进行最优合成。此外,每个子滤波器加入了故障诊断算法,且结合自适应滤波理论进行信息因子的自适应分配,有效提高了故障检测能力。最后,通过实验验证了不同信息源组合的有效性,表明所设计的基于联邦滤波的多源融合算法可以提供稳定、可靠以及高精度的多源融合定位服务,具有一定的研究意义和实际价值。 相似文献
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作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。 相似文献
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针对小子样复杂系统的可靠性信息融合技术展开研究,解决同总体多源信息的科学利用与融合问题。该方法从数据层融合人手,考虑了各源验前信息的可信度,根据矩法估计原理求解各种可能验前分布的参数。采取距离作为度量选取最佳融合验前分布丽数。最后通过MATLAB仿真实例对4种常见分布进行了研究,验证了该方法的有效性。 相似文献
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在目标识别决策系统中,多探测器多源信息融合的模糊性和不确定性以及各探测周期所得信息的冲突互斥会造成目标识别决策不精准。为解决这一问题,提出基于云模型和改进D-S (Dempster-Shafer)证据理论的目标识别决策方法。首先,将目标识别准确性这一语言评价值划分为不同评价区间等级,以不同评价等级标准云为参照将各探测器各探测周期所得信息转化为云决策矩阵,得出各周期各等级隶属度,进而构建出基本概率分配函数(mass函数);其次,基于证据理论引入冲突度、差异度、离散度3类衡量冲突大小的参数,定义了一种新的证据冲突参数,同时改进证据冲突融合算法,对各探测器各周期证据体进行修正并融合;再次,结合各探测器权重加权得出各目标综合识别决策的mass函数对目标进行决策;最后,结合算例,验证该方法的适用性,并与其他方法相对比验证了本文方法的优越性。 相似文献
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针对目标识别中常用BP—DS信息融合方法识别率低,运行速度慢,抗噪性差等问题,提出一种基于PNN网络和DS证据的信息融合方法。该方法不仅综合了证据理论在处理不确定信息方面的优点和神经网络在数值逼近上的长处,利用神经网络和证据推理算法获取了基本概率赋值,同时突出了PNN网络在处理多传感器信息的准确性和运算速度上都要优越于BP网络的特点。 相似文献
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针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%. 相似文献