基于分层融合结构的组合导航系统仿真分析

依据多传感器信息融合理论，将分层融合结构是应用到组合导航系统中，并与目前广泛应用的联合滤波算法（Federated Filtering)进行了比较。对INS/GPS/Doppler系统的仿真结果表明，有序分层融合结构可有效地应用于多传感器组合导航系统，并且导航精度优于联合滤波的结果。     

车辆导航系统的动态最优路径搜索方法研究

对车辆导航系统中线路引导信息的供给与需求进行了综合分析,提出了一种新的具有真实最短路径意义的实时动态最优路径,并设计了搜索该路径的改进Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法与改进Ａ＾＊算法,前者适用于多车导航,后者适用于单车导航。     

蚁群算法在车辆路径诱导系统中的应用

提出一种基于全球定位系统（GPS）和电子地图（GIS）的车辆路径诱导系统蚁群算法,该方法通过提取相关路段的实时交通状况信息,并融合GPS定位系统的位置信息,以车辆到达目的地的时间最短为优化目标,通过蚂蚁算法动态寻求出发点和目的地之间最优路径.本文以长沙市城区的一个区域为例,对正常交通和拥挤交通状况分别进行了实例仿真,计算结果表明,该算法可行,有效.     

组合导航系统的模糊信息融合

为了解决联合卡尔曼滤波法存在的不足，文中给出了用模糊推理系统与卡尔曼法相结合的方法，该方法可以在线对噪声统计特性进行修改。它不仅可以对子滤波器进行自适应，而且对主滤波器的融合方式提出了全新的信息融合算法，构造一个模糊推理系统，根据实际情况由该系统得到各子滤波器的各状态估计量的不同信任权值，实时地进行加权融合，既避免了传统联合卡尔曼法的复杂计算，又提高了融合精度。最后把此法用于INS／GPS组合导航系统中，仿真结果证明该方法是有效的，实用的。     

舰艇信息融合系统的仿真测试环境研究

信息融合系统的测试与评估是信息融合领域内的一个非常重要的课题,但是目前该方面的研究尚缺乏系统与深入,因此有必要对信息融合系统的测试评估理论和方法进行研究。考虑到信息融合系统的复杂性,采用实物测试的 不现实也是不可能的,所以进行测试和评估时,往往需要建立一个仿真的测试环境,通过这个测试环境产生测试数据,本文以舰艇信息融合系统评估为例介绍了计算机仿真技术在信息融合系统的性能评估中的作用,给出了该系统中的部分仿真模型和测试剧本的设计方法。     

车辆自主导航系统的双滤波器模型及其导航算法

给出了车辆自主导航系统的双滤波器模型及其航位递推算法 ,在导航解算的每步递推中 ,先用航向滤波器进行航向捕获 ,再用航位滤波器进行航位捕获。这种方法利用两个线性滤波器分别进行航向 /航位估计 ,避免了常规导航算法由于观测方程线性化引起的模型误差 ,算法稳定性好 ,且计算量较小。现场跑车试验表明 ,给出的双滤波器模型及其算法能够获得满意的导航精度     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.     

多传感器融合的视觉导航智能车避障仿真研究

在视觉导航标志线跟踪的智能车辆上加超声波传感器进行避障.智能车辆通过CCD摄像头获取的信息可以跟踪路面标志线行驶.用D-S证据理论和模糊处理的方法对多个超声波传感器的信息进行融合.包括了超声系统的建模和信息的融合.仿真结果给出了在不同环境下,智能车辆的避障运行轨迹,表明该信息处理和融合方法能有效判断障碍物,获得良好的避障导航效果.     

基于雷达与图像信息融合的目标跟踪仿真研究

提出了同平台上一种基于雷达与图像信息融合的目标跟踪系统结构和相应算法。该结构引入“反馈加引导”的思想,即在将系统融合状态反馈给局部传感器作为跟踪初始状态的基础上,利用距离信息引导图像传感器捕获目标,利用角度信息引导雷达跟踪目标,真正做到了两种不同传感器的优势互补。仿真结果证明该系统具有良好的跟踪性能。     

一种基于机载航电的信息融合仿真系统

信息融合是现代机载航空电子系统的关键技术之一。对此作了探讨，提出一种基于机载航电的信息融合仿真系统框架，进一步提出并详细分析了其中的信息融合功能模型。该系统采用集中式结构，包含信息采集、跟踪、识别、态势评估与威胁估计、传感器管理等功能。仿真初步验证了框架的可行性。     

自主式水下潜器导航仿真系统研究

基于Windows网络平台用VC 语言开发出了自主式水下潜器(简称AUV)导航仿真系统,论述了仿真系统的体系结构、网络通信和数据交换;详细介绍了仿真系统中运动载体计算机和导航设备计算机的软件实现方法和关键技术;对重力匹配和地形匹配算法也作了相应的介绍;对仿真平台进行了仿真验证分析。结果表明,该仿真系统结构合理可靠,各子系统采用的数学模型和仿真算法正确可信。该仿真系统可作为演示、验证和评估AUV导航系统正确性、有效性和实用性的先进手段和科学方法,并已得到实际应用。     

基于信息融合的汽车防撞决策系统研究

研究并提出了基于多传感器信息融合的动态目标跟踪算法来实现防撞系统的信息获取，并引入预测残留误差来修正跟踪残留误差不能完全反映不可预测的信息所带来的误差；研究了驾驶过程状态信息的表达方法，建立了汽车一环境状态特征模型，描述了汽车在行驶过程中时变动态的驾驶状态。在此基础之上，利用模糊积分方法融合多种相关信息，确定汽车应采用的安全运行模式，实现主动安全防撞决策。     

基于自适应神经模糊推理系统的非线性系统辨识

针对非线性系统辨识方法中偶然性大,精度不高,收敛速度慢,训练过程时间长的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的非线性系统辨识方法,利用模糊推理系统使规则结构化及神经网络具有很强的泛化能力相结合,具有以任意精度逼近任何线性或非线性函数的特点。对非线性系统进行辨识,仿真结果表明,ANFIS进行非线性系统辨识是可行的,其辨识精度很高。     

Study on the control course of ANFIS based aircraft auto-landing

1 .INTRODUCTIONThe fuzzy control is a kind of intelligent control ,whichisi mplemented by means of computers using man’s experi-ences of controlling as knowledge model ,and fuzzy sets,fuzzylinguistic variables and fuzzy logic as mathematicalapproaches of algorithms for controlling. The knowledgemodel consistingof the controllingexperiences and knowl-edge of experts with fuzzy characters as rules are intro-ducedtocontrol systems.The control theoryisintegratedwithtechniques of artificial in…     

基于信息融合思想的通用水电仿真系统

介绍了基于信息融合思想设计和开发的通用水电仿真系统，描述和总结了系统的功能组成，模型结构，系统配置，支撑环境及系统优点，以吉林丰满水电站为用户案例，对系统进行了应用测试，实践验证了系统的通用性，先进性和可靠性，该系统值得在国内外各水电站推广应用。     

组合导航系统的自适应MCMC信息融合算法

针对组合导航系统为高维非线性非高斯的特点,提出了一种在线实时调整粒子个数的自适应MCMC(Markov Chain Monte Carlo)粒子滤波算法.该算法利用基于KLD(Kullback-Leibler Distance)采样方法的自适应粒子个数调整算法在线调整MCMC粒子滤波过程中的粒子个数,利用预测粒子在状态空间中的分布情况来在线实时的确定下一次滤波迭代所需的粒子个数,从而有效减小算法的运算量,提高MCMC粒子算法的实时处理能力.最后,将该算法应用到了组合导航系统中进行了仿真研究.通过仿真结果可以看出,该算法在保持了MCMC粒子滤波算法的估计能力的同时,有效降低了算法的计算量,更适合于实际应用.     

水下航行器导航与控制一体化系统的半实物仿真试验设计

针对采用导航与控制一体化系统,即导航与控制传感器共用、导航与控制计算机合二为一的某型水下航行器,提出了一种半实物仿真试验方案,进行了半实物仿真。试验结果表明,导航、控制算法正确,计算精度满足使用要求,硬件之间的匹配性能良好,方案可行。该导航与控制一体化系统可应用到实际的水下航行器中。