基于因素空间的多传感器决策融合方法

基于因素空间理论,建立一种多传感器多目标识别方法。根据多传感器探测与控制网络系统的决策特性提出了传感器模糊矩阵的建立方法,根据对概念的反馈外延计算提出多目标识别方法。仿真结果表明该方法能使系统的识别错误率低于１０％。多传感器多目标决策融合的工程方法为其决策融合方法的建立提供了一条新的途径。     

基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别

 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于D-S 证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上,运用D-S 证据理论对单传感器的多特征信息进行数据融合;根据传感器接收信号信噪比来确定传感器可信度,将该可信度作为D-S 证据理论组合规则中的证据权值,以此来完成目标识别。本文提出的方法综合考虑了传感器的多特征信息和传感器的可信度,克服了传统的D-S 证据理论对证据冲突处理能力有限的缺陷。实验结果表明,该方法具有较高的正确性和有效性,提高了目标识别的精度。     

多传感器矩阵加权信息融合预测控制算法

针对多传感器线性离散时不变随机控制系统,应用Kalmam滤波方法,基于状态空间模型,在线性最小方差最优信息融合准则下,给出了多传感器按矩阵加权信息融合预测控制算法.该算法将信息融合Kalman滤波器和预测控制相结合,避免了求解复杂的Diophantine方程,可明显减轻计算负担.与单传感器情形相比,可显著提高控制精度.一个三传感器目标跟踪控制系统的仿真例子说明了算法的有效性和正确性.     

用于目标识别的多传感器信息融合算法研究

提出了一种用于目标识别的多传感器雅息融合算法-后验概率检测算法.在该算法中,融合中心将各个传感器送入的识别结果进行综合处理,得出最终的决策.仿真结果表明多传感器系统探测目标的性能优于单传感器系统,该算法运算量小,适于进行快速的实时处理.     

基于正态截断模型的被动传感器目标跟踪算法

被动传感器只能获得目标的角度信息而无法获得位置信息,因此单被动传感器对目标进行跟踪时难以满足可观测性条件.对单被动传感器高斯-厄米特滤波的量测模型进行扩维,建立了多被动传感器高斯-厄米特滤波模型.由于Singer模型只适用于匀速和匀加速范围内的目标运动,对于强烈的机动将引起较大的模型误差.而正态截断模型本质上是非零均值时间相关模型,能够更加真实地反映目标机动泛围和强度的变化,是目前较好的实用模型.文中基于正态截断模型提出了只有角度量测的双被动传感器高斯-厄密特机动目标跟踪算法,仿真结果表明,该方法能够对机动目标进行稳定的跟踪.     

多传感器数据融合与航迹预测的模型设计

文中建立了功能完整的多传感器数据融合模型,使用最邻近数据关联(NNDA)算法提取目标航迹,采用三次样条插值实现时间配准,并将传感器性能作为权重应用到航迹对的融合中,使用加权平均的方法融合航迹对.引用回声状态网络(ESN)技术实现航迹的预测.基于雷达数据在不同运动场景中测试模型性能,对于匀速直线运动和机动转弯的目标,模型具有较高的跟踪和预测精度.     

基于SVM的机器人工件识别

支持向量机(SVM)是一种崭新的机器学习方法,建立在结构风险最小化原理基础上,寻找一个最优分类超平面,引进核函数将低维空间向量映射到高维空间.此方法能解决小样本、非线性及高维模式识别中的问题.鉴于此,将SVM应用于多传感器信息融合,并针对多类型目标识别问题,采用“oneagainstall”方法构造多元分类器.实验中比较了采用不同核函数构造的SVM的分类效果,结果表明SVM具有较高的识别率,其中三项多项式核函数构造的SVM的识别率最高,可达到93.2%.另外,还比较了单传感器和多传感器融合的识别结果,单传感器的识别率只有63.7%,大大低于多传感器融合的识别率.     

钢管磁性探伤多传感器信息融合模型的研究

针对大型钢管裂纹与孔洞的局部损伤缺陷,采用非晶态合金多传感器阵列获取钢管在空间与时间上的多源缺陷信息.通过实验提取了反映钢管缺陷的特征信号,建立缺陷状态数学模型,形成了多传感器信息融合所需的先验知识.基于多传感器信息融合原理,构建了适合于钢管损伤的多传感器信息融合模型,研究了模型在不同层次上的信息融合特点,提高了对钢管...     

多传感器单模型多尺度平滑融合估计

基于多尺度分析思想,在对单传感器模型多尺度平滑估计方法详细研究的基础上,提出了多传感器单模型基于多尺度平衡融合估计算法,得到了中心估计和分布式估计多尺度平滑融合计算法,并相应给出了两种方法的计算机仿真。     

D-S证据理论在炮兵战场电磁辐射源识别中的应用

采用D-S证据理论的数据融合方法解决炮兵战场电磁辐射源识别问题。阐述了D-S证据理论用于多传感器数据融合的基本概念、合成法则、一般步骤及决策准则。与单传感器单周期的目标识别结果相比较,多传感器多周期的方法能显著提高目标识别能力,并将它应用于炮兵战场电磁辐射源识别的数据融合中解决了问题,试验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

Cubature Kalman probability hypothesis density filter based on multi-sensor consistency fusion①

The GM-PHD framework as recursion realization of PHD filter is extensively applied to multi-target tracking system .A new idea of improving the estimation precision of time-varying multi-target in non-linear system is proposed due to the advantage of computation efficiency in this paper .First, a novel cubature Kalman probability hypothesis density filter is designed for single sensor measure -ment system under the Gaussian mixture framework .Second , the consistency fusion strategy for multi-sensor measurement is proposed through constructing consistency matrix .Furthermore, to take the advantage of consistency fusion strategy , fused measurement is introduced in the update step of cubature Kalman probability hypothesis density filter to replace the single-sensor measurement .Then a cubature Kalman probability hypothesis density filter based on multi-sensor consistency fusion is proposed .Capabilily of the proposed algorithm is illustrated through simulation scenario of multi-sen-sor multi-target tracking .     

基于最优划分的多传感器多目标跟踪NNJPDA算法

传统的最邻近联合概率数据关联算法(NNJPDA)不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的最邻近联合概率数据关联算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优划分,然后采用NNJPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加计算量小等优点。     

A novel multi-sensor multiple model particle filter with correlated noises for maneuvering target tracking

Aiming at the effective realization of particle filter for maneuvering target tracking in multi-sensor measurements,a novel multi-sensor multiple model particle filtering algorithm with correlated noises is proposed.Combined with the kinetic evolution equation of target state,a multi-sensor multiple model particle filter is firstly constructed,which is also used as the basic framework of a new algorithm.In the new algorithm,in order to weaken the adverse influence from random measurement noises in the measuring process of particle weight,a weight optimization strategy is introduced to improve the reliability and stability of particle weight.In addition,considering the correlated noise existing in the practical engineering,a decoupling method of correlated noise is given by the rearrangement and transformation of the state transition equation and measurement equation.Since the weight optimization strategy and noise decoupling method adopt respectively the center fusion structure and the off-line way,it improves the adverse effect effectively on computational complexity for increasing state dimension and sensor number.Finally,the theoretical analysis and experimental results show the feasibility and efficiency of the proposed algorithm.     

基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法

针对异类传感器观测空间不一致的问题，提出了基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法．该算法首先通过在不同传感器的观测空间上建立多目标运动状态的投影，将多传感器多目标关联问题分解为多个单传感器多目标的关联问题，再对单传感器采用模糊聚类的方法求解关联概率，实现了在密集杂波环境中多目标的数据关联和精确跟踪．该算法降低了多传感器多目标跟踪的复杂性和计算量，有效地解决了异类多传感器可用公共信息少的问题．仿真结果表明，该算法的跟踪误差要小于传统的联合概率数据关联算法，且具有更优越的跟踪性能．     

考虑融合多传感器误差项优化方法的定位技术研究

为了实现移动机器人的精确自主定位,根据不同传感器的测量原理定义了视觉误差和惯性测量单元误差项,采用基于图优化的思想构建一个最小二乘问题的位姿估计器数学模型,并把多种传感器的误差项添加到估计器中,使用优化工具求解出最优的位姿,实现多传感器的融合定位。通过在仿真实验平台上运行公共数据集,实验结果表明单传感器的定位方案因为尺度模糊和累计漂移的问题在绝对位姿误差平均值达到7.942 m,而融合多传感器的定位方案的绝对位姿误差平均值为0.234 m,说明融合多传感器的定位方案比单传感器定位方案在定位上更加准确和鲁棒。     

测量噪声相关情况下改进的多传感器融合算法

为了研究测量噪声相关情况下,同步多传感器跟踪系统的测量融合技术,根据线性无偏最小方差估计理论,给出了测量噪声相关情况下,同步多传感器系统测量融合的伪序贯和数据压缩实现算法,它们对测量噪声相关与不相关情况都适用。仿真表明,在测量噪声相关时,尤其是相关性较强时,本算法的融合精度比传统算法有明显提高;而测量噪声不相关时,性能与传统的融合算法相同。仿真结果表明了算法的有效性。     

基于两阶段卡尔曼滤波的多传感器信息融合

在目标跟踪中,对目标运动建模时,常会遇到系统状态方程存在偏差问题. 传统的信息融合方法总是假设系统状态方程中的偏差为常量,很少涉及偏差为随机变量的情形,但实际建模中常会出现这类问题. 针对此问题,提出了基于两阶段卡尔曼滤波的多传感器信息融合方法. 这种方法可以有效地消除系统状态方程在建模存在随机偏差时给信息融合所带来的影响,从而提高了融合精度.     

有色量测噪声情况下的多传感器目标跟踪融合算法

目前已有的目标跟踪融合估计算法都是基于Kalman滤波的,而卡尔曼滤波估计算法要求系统过程噪声和量测噪声均为白色噪声,而实际的跟踪系统中量测噪声往往是有色噪声。针对上述问题,本文利用线性组合当前量测与下一时刻量测的量测扩增法,研究了有色量测噪声情况下的集中式、分布式多传感器目标跟踪融合算法。并对新的融合算法进行仿真分析,仿真结果表明新的融合算法具有良好的跟踪性能。     

基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法

针对非线性系统状态估计的有效融合问题,给出了一种基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法.首先,依据单传感器的量测利用不敏Kalman滤波器得到局部状态估计值;其次,依据模糊集合理论中隶属度的性质构建反映局部状态估计结果的支持度函数和支持度矩阵,进而实现对于各局部状态估计之间蕴含冗余和互补信息的充分提取;最终,通...     

基于分数阶微分的多传感器检测数据融合算法

为了解决制造系统中各生产信息采样节点设备性能和工作环境的不同带来的检测数据间差异性,直接影响着制造管理系统工作可靠性与决策科学性的重要问题,提出应用基于分数阶微分算子的多传感器检测数据融合算法融合生产信息测量误差的新理念。选择检测仪器性能或工作环境作为检测数据的影响因子,应用分数阶微积分理论推导出基于分数阶微分的多传感器检测数据的融合处理算法模型,并应用物联网下的多传感器检测数据的融合处理实例验证了算法的可行性和优越性。实验结果表明:与动态的加权算法和平均值算法相比,本文算法不仅具有融合精度更高、融合值稳健性更好的优点,还具备增强检测信息强度提升系统工作可靠性的功能。