一种基于模糊贴近度的多站数据融合算法

提出了一种基于模糊贴近度的多站数据融合算法。该算法利用模糊贴近度的概念和矩阵特征向量理论,确定多站数据融合算法的各个测量设备的权重。能充分利用测量数据,提高目标跟踪精度。与传统方法相比,该方法计算简便,便于工程实现。     

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。     

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。     

机载多传感器数据融合模型和算法分析

主要描述了数据融合的功能模型、结构模型和数学模型,并介绍了几种常用的融合算法．     

多传感器数据融合技术飞行试验方法研究

多传感器数据融合技术正在逐步应用到飞行器航电系统中,新的设计理念和制造技术的出现也给航电系统的飞行试验带来了难度和挑战。本文分析了数据融合技术的作战应用,在此基础上,建立了数据融合技术评价指标,设计了基本的试飞方法,为将来先进航电系统的试飞建立了理论基础。     

基于关系矩阵的多传感器数据融合方法

以置信距离测度作为数据融合的融合度,先计算出置信距离矩阵,然后分析了计算关系矩阵和确定最佳融合数的几种不同方法,通过分析和算例可以看出,应用椭圆曲线表示的支持程度有助于提高融合结果;并讲述了极值原理法、极大似然法、Bayes法和综合支持程度等数据融合方法,算例表明,这几种融合方法都十分有效,在实际应用中应根据具体情况选择不同的融合方法。     

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。     

一种面向复杂体系作战的多源信息融合处理方法

研讨了面向复杂体系化作战的信息融合技术,提出了一种基于中心航迹关联的融合架构,设计了面向多源异构数据的信息融合处理方法。经过多机飞行场景下的数据仿真测试,能够有效解决多源传感器多目标环境下目标关联判断问题。     

非线性系统中多传感器目标跟踪融合算法研究

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。     

一种基于小波的发动机数据融合算法

航空发动机测试中,内部气流工况十分复杂,使用多传感器对同一截面进行测试表征一个面的气流状态,其结果往往有个别点不符合规律。为此,提出一种基于小波分析的解决方案。首先对发动机多传感器测试数据进行小波分频。然后从相似性、能量衰减等多个角度进行分析,指出高频和低频的不同特征,并提出对高频与低频部分使用不同方法进行融合的思路。最后总结出一种适用于航空发动机高空模拟试验数据使用的基于小波的数据融合算法。     

弹道跟踪数据融合处理的快速算法

针对弹道跟踪数据融合处理中的大计算量环节研究了快速算法。用样条函数表示弹道参数,建立了多测元的联合观测模型和弹道参数的非线性融合计算模型,给出了弹道参数的求解算法,分析了弹道参数融合计算中的大型矩阵运算问题,利用基础线性代数函数库提高了大型矩阵的运算速度。建立了样条模型计算的非线性约束优化模型,给出了确定样条节点位置的优化算法,通过分析样条模型的计算原理设计了并行算法,实现了样条模型的并行化计算。仿真结果表明,弹道参数融合计算和样条模型计算的效率都得到了显著提高,计算时间减少了65.47%,对缩短数据处理周期有重要意义。     

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。     

机载多传感器数据融合技术在空战中的应用

机载多传感器数据融合是一门新兴的信息处理技术,是继电子战之后又一技术制高点。它应用于空战各个环节,极大地提高了空战态势环境了解能力。本文对机载传感器数据融合的基本概念及其在空战中的应用进行介绍,对我国发展数据融合技术提出了建议。     

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.     

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。     

空管多雷达数据融合系统的设计与实现

现代空管多采用多雷达联网技术对飞机进行监视,以扩大监视空域的覆盖面积并提高对飞机的监视精度。本文设计了一套分布式空管多雷达数据融合系统的体系结构,对数据融合流程中的各关键步骤进行了详细介绍,并结合工程实际和具体的开发环境,对系统的工程实现进行了详细的阐述,其中包括系统的主要功能模块划分,以及各模块的内部流程结构和相互关系,最后给出了系统实现的结果和结论。