基于测距最小二乘的方位融合多传感器定位算法

在多部2D传感器组网目标定位中,为减小地球曲率对观测的影响,充分利用各传感器量测并解决观测方程的非线性最小二乘问题,提出了融合方位量测的测距最小二乘算法。该算法的实质是基于多部2D传感器设备的测距以及方位角信息,考虑地球曲率的影响建立等效的观测模型和非线性方程,通过数学变换将非线性系统转化为线性系统;利用纯距离最小二乘定位原理初步估算出目标的位置,然后融合各传感器的方位量测得到关于目标的最终位置估计。仿真实验表明,本方法在3部以上2D传感器观测并且测距误差较大而方位误差较小的情况下,可以修正测距最小二乘法在某些位置的定位误差,从而整体提高目标的定位精度。     

基于多传感器的礼仪机器人测距系统的研发

为了提高礼仪机器人在复杂环境中测量数据的可靠性以及解决同一类型多传感器测距盲区无法补偿的问题,使得礼仪机器人可以测得300cm以内障碍物的距离信息,本设计采用红外传感器和超声波传感器组成礼仪机器人的测距系统,并应用自适应加权数据融合技术对传感器所测数据进行融合,实现了两种传感器在功能上的互补,提升了系统的实时性,减小了系统的测距误差。实验结果表明系统可在300cm以内精确测距,提高了整体测距精度,得到了被测距离更加准确的估计。     

红外与可见光图像融合中的快速配准方法

红外与可光传感器目标跟踪识别系统中常用的两种传感器，对这两种传感器图像进行有效的融合能大大提高探测识别的准确性和可靠性。快速准确地实现图像配准是图像融合的前提，为此提出了一种基于小波变换的快速算法，有利于实时准确地实现图像配准。     

一种新的雷达与红外传感器异平台数据融合方法

针对现有雷达与红外传感器异平台数据融合算法定位精度不高的现状,直接采用由雷达位置与雷达量测的目标距离确定的圆和由红外位置与红外量测的目标方位确定的直线相交,对目标进行定位,提出了一种新的雷达和红外传感器位于异平台情况下的数据融合算法,减小了雷达角度测量误差对定位结果的影响。仿真分析证明新的融合算法与现有融合算法相比有效地提高了目标定位精度。     

一种基于多传感器的复合量测IMM-EKF数据融合算法

为了提高多传感器系统的目标跟踪精度,且解决传感器数量多导致的耗时长的问题,提出了一种复合量测IMM-EKF（Interacting Multiple Model-Extended Kalman Filter）融合算法.该算法根据各传感器的测量精度,对各传感器关于同一目标的量测点迹进行加权融合,再将融合后的点迹进行IMM-EKF滤波处理.通过仿真及实验数据处理,将复合量测IMM-EKF融合算法与加权IMM-EKF融合算法、扩维IMM-EKF融合算法进行了对比分析,比较了三种算法的跟踪精度及耗时长度.结果表明,扩维IMM-EKF融合算法具有最优的跟踪精度,复合量测IMM-EKF融合算实时性最好.最后分别给出了三种算法的适用场合.     

基于容积卡尔曼滤波的异质多传感器融合算法

针对机动目标跟踪系统建模中的非线性问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的雷达与红外传感器融合算法。考虑到被估计系统对目标跟踪算法实时性与精度的要求,在容积滤波框架下构建了集中式量测融合(CMF)和分布式状态融合(DSF)两种结构形式。CMF结构采用最优加权方法,首先对雷达和红外两种异类传感器的方位角度量测信息进行融合,并将其与融合后的雷达径向距量测构建新的量测数据,进而通过CKF算法对机动目标进行跟踪。DSF结构则首先对雷达量测中径向距信息进行加权融合,并将融合结果作为红外传感器的虚拟径向距量测,以实现红外量测的扩维处理,进而对每组量测数据应用CKF进行分布式并行加权融合,获得目标运动状态的最终估计。仿真场景中,对两种融合方法的性能进行比较,理论分析与仿真实验验证了算法的可行性与有效性。     

基于多传感器融合的运动目标跟踪算法

为了提高多传感器下运动目标跟踪的准确性和实时性,提出了基于多传感器融合下的运动目标跟踪算法。首先采用多个传感器对运动目标的信息进行采集和融合;然后采用混合高斯算法对运动目标的背景进行建模,并采用均值漂移算法实现运动目标跟踪;最后采用仿真实验对算法的性能进行测试。测试结果表明,该算法可以准确地对运动目标实时动态跟踪,提高了目标跟踪的精度。     

DS数据融合算法在近地防撞目标识别中的应用

针对近地防撞系统被测目标的不确定性问题,根据DS证据理论,在分析数据融合过程的基础上,建立数据融合模型,结合模糊控制方法,得出红外和雷达两种探测器对各被测目标的信度函数分配以及融合后的信度函数分配,从而确定被测目标。单探测器与融合结果比较说明多传感器融合算法具有较高的准确性。该面向目标的数据融合算法,为实现飞机地面防撞系统的目标探测提供了理论基础。     

脉冲激光引信的信号特征提取方法及应用(特邀)

激光引信具有抗电磁干扰能力强、定角/测距精度高和系统体积小等优点,因较高的虚警率在防空导弹领域未得到的广泛应用。通过对信号特征提取方法的等级分析,讨论了激光引信回波信号的能量、延时、脉宽特征提取方法以及信息融合对抗干扰性能和引战配合效率的贡献。以防空导弹周视激光引信为背景,采用线阵探测器,设计了一种基于多特征的目标识别算法,明显提高了目标探测的可靠性,具备在110 m能见度下正确检测典型反舰导弹目标的能力。     

基于红外和雷达数据融合的机动目标跟踪方法

文章基于并行多传感器联合概率数据关联算法,提出了一种杂波环境下的多传感器多机动目标跟踪算法,首先使用融合算法将红外和雷达的量测进行异步和同步融合,然后应用融合后的量测,采用IMM算法实现对机动目标的跟踪.在仿真实验中分别跟踪单个和多个目标,结果表明该算法可以解决两种传感器的量测不同步问题,同时可以消除漏检现象对目标跟踪的影响,并能保证一定的跟踪精度.     

一种考虑传感器精度的数据自适应加权融合算法

为增强多传感器测量数据融合效果,在综合考虑传感器初始精度与实际测量精度的基础上,提出了一种改进的自适应加权融合算法。将证据理论中的修正证据距离引入传感器实际测量数据间距离计算,基于计算得出的测量数据间距离生成各数据融合时的测量权重值。当传感器精度已知或者能够计算得出时,将基于传感器精度生成的固定权重与测量权重相综合,生成最终权重;当传感器精度未知且无法计算得出时,将测量权重作为最终权重。基于多种典型算例对所提融合算法进行验证,结果表明所提算法融合效果较好,具有一定的理论意义和较好的工程实用价值。     

测距成像一体化引信信息融合方法

为了提高防空导弹引信的起爆控制精度,即得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于粒子滤波的红外成像导引头以及激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在对多模信息进行处理时,由于不同传感器的开机时间和采样频率的不同造成了两传感器的测量数据不在同一个时间基准上,所以,选择在典型弹目交会的环境下,针对激光测距仪的高频采样与红外导引头的低频采样,使用了一种基于线性插值法的量测数据的时间对准方法,从而将传感器测量所得数据应用到延迟时间模型的计算中去。在该模型的基础上,提出了一种基于粒子滤波的一体化传感器集中式数据滤波算法,并通过与传统扩展卡尔曼滤波算法的对比仿真实验得到:在该信息融合方法下,得到的探测角、方位角测量精度均有较大提高,起爆延迟时间的精度因此也得到了提高,从而验证了论文中所提数据融合方法的有效性。     

容积信息粒子多传感器融合算法

为提高多传感器融合的精确度,提出一种容积信息粒子多传感器融合算法。算法将容积信息滤波(CIF)和粒子滤波(PF)结合一起,采用CIF传递PF的粒子,通过引入信息贡献向量和信息贡献矩阵,将多个传感器的量测信息更新到PF的粒子中,提高粒子与真实状态后验概率分布的逼近程度,改进多传感器融合精确度。同时将CIF估计值作为粒子,消除随机扰动对融合的影响,提高粒子有效度,进一步提高融合精确度。仿真与实验表明,算法能够有效处理集中式多传感器融合问题,具有较高的滤波精确度。     

基于容许函数与接近系数的数据融合算法

针对先验知识未知的多传感器对某一目标进行测量的情形,提出了一种基于容许函数与接近系数的数据融合算法,利用容许函数剔除一致性较差的传感器测量数据,通过最大最小法构造各传感器测量数据间的接近系数,根据各传感器当前时刻接近系数的均值和方差动态分配其加权系数,并利用权值进行加权融合,得到最终表达式。仿真实验表明了该算法能提高融...     

Distributed fusion architectures and algorithms for target tracking

Modern surveillance systems often utilize multiple physically distributed sensors of different types to provide complementary and overlapping coverage on targets. In order to generate target tracks and estimates, the sensor data need to be fused. While a centralized processing approach is theoretically optimal, there are significant advantages in distributing the fusion operations over multiple processing nodes. This paper discusses architectures for distributed fusion, whereby each node processes the data from its own set of sensors and communicates with other nodes to improve on the estimates, The information graph is introduced as a way of modeling information flow in distributed fusion systems and for developing algorithms. Fusion for target tracking involves two main operations: estimation and association. Distributed estimation algorithms based on the information graph are presented for arbitrary fusion architectures and related to linear and nonlinear distributed estimation results. The distributed data association problem is discussed in terms of track-to-track association likelihoods. Distributed versions of two popular tracking approaches (joint probabilistic data association and multiple hypothesis tracking) are then presented, and examples of applications are given.     

基于时间差和角度的数据融合定位算法研究

定位系统中大部分现在存在的算法通常没有考虑综合利用空域、时域信息,而只选择了少量的测量信息.为了克服这个缺陷,提出了一种新的TDOA/AOA数据融合定位算法,这种算法充分利用了来自多个传感器的冗长信息,其中包括到达时间、到达方向.仿真实验结果表明与传统的算法相比,这种算法具有更好的定位精度和收敛速度,进一步改进了系统的可靠性,是一种有效、可行的定位算法.     

带反馈信息的分布多传感器航迹融合算法

为了改善传感器级的跟踪性能,本文研究带反馈信息的多传感器状态估计技术。在给出有、无反馈信息情况下的局部节点状态估计解的基础上,该文提出多坐标系中有、无反馈信息情况下的航迹融合方程。并指出有、无反馈信息情况下的两种融合解是等价的、最优的。仿真结果表明,在分布式多传感器信息融合系统中引入反馈机制可以明显改善局部节点估计精度,其性能已接近融合中心。在集中和雷达反隐身系统中,就空间重叠、覆盖而论,融合系统局部节点一般选2至4个为宜。     

基于数据融合技术的智能压力传感器研究

随着科学技术的发展,智能传感器系统已成为计算机测控系统新的研究方向,而信息融合技术又为开发多功能传感器系统开辟了途径。在此采用ADuC812单片机设计硬件电路,实现信号处理,利用多维回归分析法消除多参数状态下复合灵敏度的影响,提高传感器的精度,并通过MAX232收发器实现PC机与传感器测量系统之间的通信,完成数据转换、数据处理和打印等功能,使测量系统更加完善。实验结果表明,该系统具有体积小,携带方便,精度高和功能强的特点,适合航空、宇航、海洋和化学等场所的应用。