两坐标雷达融合定位算法

传统的两坐标雷达目标定位算法需通过迭代求取目标位置估计,不仅计算量大,而且有可能得到局部最优解,甚至无效解。提出了一种组网融合定位算法,利用数据融合技术进行目标定位,回避了费时的迭代搜索,同时保证了估值的有效性。仿真实验验证了该方法的有效性。     

异类传感器系统目标快速定位方法

在异类传感器系统中,快速、准确地定位技术对于数据的关联、目标的跟踪至关重要。为解决异类传感器系统中目标定位问题,提出了快速目标定位法。该方法首先将不完整的测量补充为完整测量,然后用精度加权法实现多测量之间的融合得到目标的位置估计,为提高估计的精度,最后采用扩展加权最小二乘法进行目标位置的二次估计。仿真实验结果表明,提出的目标定位方法是一种快速、有效的目标定位方法,定位误差的方差接近Cramer-Rao下界。     

基于卡尔曼滤波的CDMA/GPS数据融合算法分析

针对无线定位技术的广泛应用,提出了一种改进的GPS/CDMA数据融合算法。该算法利用卡尔曼滤波实现了CDMA蜂窝网系统和GPS定位数据融合,提出高移动目标的事实上的位精度。借助移动目标的运动矢量模型、CDMA定位误差模型、GPS定位误差模型建立了CDMA和GPS定位状态方程,给出了数据融合的数学模型和融合算法。重点研究了利用卡尔曼滤波实现定位数据的融合。算法分别对GPS定位参数和CDMA定位参数进行滤波处理,然后对滤波后的数据融合。通过仿真表明滤波后两者定位精度都有大幅度的提高,数据融合后定位精度得到进一步的提高。     

三角交叉无源定位位置偏差估计滤波算法研究

提出了一种基于两观测站的三角交叉法对机动目标无源定位的算法，不是采用传统的对机动目标位置进行估计，而是直接对机动目标的位置偏差进行估计滤波，使定位的模糊区域迅速缩小，以达到快速定位跟踪的目的。列出了对位置偏差估计的状态方程和测量方程，用加权的最小二乘估计和卡尔曼滤波算法，实现了定位和跟踪。进行了计算机仿真，得到了良好的效果。     

基于传输距离估计的无线传感网节点定位方法

为降低无线传感网络节点定位对硬件的要求,提出一种新的基于链路质量指标或接收信号强度获取节点相对位置的实用型高适应性定位算法。在分析大量实测数据的基础上,利用两次分段拟合获取节点间距离与RSSI及信号发射节点电压之间的对应关系。通过基于CC2430芯片的ZigBee网络节点硬件平台,比较了室内环境下两类无线信号衰减特性拟合方式对距离换算精度的影响。结果表明,该方法能较好地估计两节点之间的距离,进而实现未知节点的定位。     

基于三维模型的多传感车辆定位与识别研究

车辆的定位与识别是智能车研究的重要环节。针对二维算法及单传感的不足,提出了一种基于三维模型的多传感车辆定位与识别算法。定位系统中,通过将雷达的位置估计和图像的灰度信息进行融合来获得位移参数,并将改进的Hausdorff距离和模拟退火算法相结合得到旋转参数。在此基础上,识别系统计算每个模型与目标车辆的匹配值,根据其在采样时段内的平均值确定车辆类型。实验证明,该方法能有效地实现目标车辆的定位和识别。     

基于小波分析的雷达/红外模糊自适应融合算法

在多传感器融合算法的基础上,提出一种基于小波分析的雷达/红外模糊自适应融合算法。因为小波分析对测量数据具有多分辨率分析的去噪能力,将小波分析与模糊自适应卡尔曼滤波器相结合构成一个多分辨率跟踪滤波器,该算法可以对来自主动雷达和红外成像传感器的信息加以充分利用,选择适合的小波函数对测量数据进行过滤优化,把干扰负荷转移到小波分析上,在改善跟踪性能的同时又具有很强的处理非平稳信号的能力,而且又保证了该融合算法简单、实用的特点。仿真结果表明,提出的融合算法有很好的跟踪精度,通过对比表明该算法优于传统的多传感器融合算法。     

一种多传感器数据时空融合估计算法

当采用分布在不同空间位置上的多传感器观测值对测量噪声干扰下的参数进行融合估计时,数据融合存在时间性与空间性。为了提高测量精度,基于参数估计理论,提出一种多传感器数据时空融合算法。该算法将数据融合分解为两次估计,第一次是基于时间的递推融合估计,第二次是基于空间的自适应加权融合估计。该算法不要求知道测量数据的任何先验概率分布知识,编程简单,计算量小。计算机仿真表明,该算法在减少测量误差方面优于目前已有的基于时间或基于空间的多传感器数据融合算法。     

基于惯性传感器网络的分布式导航方法

通常的惯性导航冗余配置及其信息融合技术,是基于相同的系统状态模型,不适合分布式惯性传感器网络的应用。针对该问题,给出了一种基于惯性传感器网络的分布式导航方法,将多个惯性测量单元配置在载体不同部位,不仅能提供冗余的导航信息,还能提供局部运动测量。在惯性网络结构分析基础上,建立了惯性网络动态测量模型,采用最大似然估计和信息滤波法,设计了分布式惯性测量融合与导航状态融合的分阶段信息融合算法,通过仿真进行了验证。结果表明,所提方法充分利用了其他节点的惯性传感器信息和同类导航状态信息,可以提高整个惯性传感器网络的估计性能和故障容错能力,在提高低性能节点导航精度的同时实现对高性能节点的自动对准。     

三飞行体间欠冗余相对定位

自主协同工作的多飞行体间需通过相对定位确定彼此间的位置关系。针对三飞行体相对定位的欠冗余问题,提出了基于多假设最小均方估计的相对定位算法。首先,算法根据不同飞行体间惯性导航信息相对误差的分布函数,建立了多假设模型;然后,依据不同模型对飞行体的相对位置进行最小均方估计;最后,通过对不同估计结果的加权,实现飞行体间的动态相对定位。为了进一步提高相对定位的精度和稳定性,基于最优线性估计模型,提出了一种线性融合算法,实现三飞行体各自的定位结果的有效融合。仿真表明,本算法在观测信息欠冗余的情况下,可以实现三飞行体间的精确相对定位,且具有较高的稳定性。     

基于多传感器的雷达对抗侦察数据融合算法

为提升复杂电磁环境下雷达对抗侦察系统的可靠性及抗干扰能力, 提出了一种基于多传感器融合的综合权值估计算法。首先由各传感器对原始数据进行分批估计得到局部期望及方差, 然后利用四分位离散度剔除异常数据, 接着针对局部估计结果通过测度算子以及自适应融合估计算法分别确定各传感器权重, 最后利用综合权重进行加权得到融合结果。仿真结果表明, 所提算法在不同情况下均能得到较高的融合精度, 较现有算法具有更好的适应能力及准确性。     

基于反双曲正切函数的跟踪微分器设计与应用

通过引入反双曲函数与终端吸引子函数,构造了一种新型跟踪微分器。反双曲正切函数在平衡点较近处优异的线性特性可以保证系统收敛的平滑性,远离平衡点处的非线性特性能保证收敛的快速性。通过引入终端吸引子函数,降低了高频信号引起的抖振,增强了噪声抑制能力。通过扫频测试总结得出了参数整定规则后,与典型的跟踪微分器进行对比仿真,测试了所设计新型跟踪微分器的性能。最后,在控制器设计时,基于所提出的新型跟踪微分器构造了干扰观测器。通过仿真对比,证明所构造的干扰观测器实现了对模型不确定项的有效估计。     

基于模糊积分的图像分割算法融合

提出了一种基于多分类器融合的阈值分割方法,采用模糊积分将多种阈值分割算法的结果进行融合,其区别于现有分类器融合算法之处在于,融合过程不仅取决于各个分类器(分割算法)的判决输出,而且与各个分类器的判决能力有关。各个分类器的判决能力用模糊测度表示,它可以解释为单个分类器判决对最终融合判决的重要程度。通过使用一组手工分割的测试图像进行算法评估,结果表明,所提出的融合算法性能不仅优于单个阈值分割算法,而且优于基于多数表决和算术平均的分类器融合算法。     

数据融合中的残差建模分析与融合算法

多传感器数据融合系统中,传感器之间存在着难以精确建模的系统误差。即便经过校准,仍然会存在残差。残差的量级与随机观测噪声相当,不同的是,残差是一种随时间慢变的系统误差。目前文献中缺乏有效的残差分析建模手段,从而难以提高融合精度。针对上述问题,建立了残差的数学模型,进而提出了残差补偿航迹融合算法。算法将残差增广至目标状态向量,在状态估计的同时完成残差补偿。仿真结果表明,残差补偿算法极大地提高了目标状态估计的精度,显著改善了机动目标的跟踪性能。最后使用雷达实测数据对算法进行仿真,验证了算法可应用于实际工程系统。     

运动多站无源时差/频差联合定位方法

鉴于无源定位技术已经成为现代信息化作战的核心技术,提出了一种新的运动多站无源时差(time difference of arrival, TDOA)频差(frequency difference of arrival, FDOA)联合定位方法去解决无源定位系统中的非线性最优化问题。通过智能算法的启发,将优化后的基于线性递减权重和物竞天择的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm based on linear decreasing weight and natural selection, WSPSO)与经典加权最小二乘算法(weighted least squares, WLS)相联合对目标进行跟踪定位。加权最小二乘定位算法在4个基站的情况下无法实现对辐射源的定位,所得定位结果会出现多解。而所提的运动多站联合定位算法在4个基站的条件下不存在初始目标位置估计和局部收敛等问题就能够实现辐射源的精确定位。通过大量仿真结果分析,本文所提的智能优化定位算法具有更高的目标定位精度和更稳健的定位性能,优于标准粒子群算法与优化PSO算法。     

利用互模糊函数联合估计的双星高精度定位技术

针对高精度双星定位系统对参数测量精度的需求,围绕解决高精度时差/频差测量的技术问题,建立了利用双星对地面辐射源定位模型,通过定位精度分析,给出了高精度定位对时差/频差测量精度的要求。通过分析高精度时差/频差测量的各种方法和技术途径,提出了一种利用互模糊函数进行时差/频差联合估计的方法。仿真实验结果表明该方法可以适应各种脉冲信号类型,测量精度较高。     

多传感器数据融合仿真平台的构建及设计

数据融合是军事C^3I系统的重要组成部分，对C^3I系统效能的发挥起着决定性的作用。文中简述了多传感器数据融合仿真平台的重要性及其实际意义，介绍了空中目标跟踪多传感器数据融合仿真平台的构建；针对位置级数据融合开发所需的模块，合理地进行了软件设计；仿真平台还通过使用模块化和开放性的结构，使仿真平台具有通用性、实时性和对话性等特点。最后，给出了一个该仿真平台的一个运行实例，使该仿真平台的可靠性、实用性等得到了仿真验证。     

基于非合作雷达辐射源的无源雷达技术综述

对基于非合作雷达辐射源的无源雷达技术进行了综述,介绍了该领域内的研究历史与现状。然后对非合作式双基地雷达系统基本原理进行了分析与研究,主要内容包括基本几何关系、信号能量关系、接收站的组成以及参数测量与目标定位方法。最后,对辐射源的信号分析与优化选择、系统同步、直达波参考信号的恢复、微弱目标信号的检测与参数估计以及跟踪、融合与目标识别等系统关键技术进行了分析与评述。     

可变模糊方法及其在工件识别中的应用

提出的以相对差异函数为基础的可变模糊方法,可根据事物关于特征的量值来判断事物吸引与排斥特性的程度,从而为解决识别问题提供了新的途径。建立了多传感器信息融合系统中的可变模糊识别模型,把可变模糊方法应用到多传感器信息融合工件识别中,并用一个具体的实例验证了该方法的合理性与可行性。最后证明了可拓学中以“距”与“位值”概念为基础的关联函数基本公式的错误,从理论与应用两个方面,指出其不能在多传感器信息融合及其相关领域中应用。