带有等式状态约束的多传感器数据融合算法

在状态估计理论的实际应用中,状态向量常常包含可以预先获知的约束信息,有效地利用这些先验信息可以进一步明确状态元素之间的关系,理论上可以提高对系统的状态估计精度.针对约束滤波的已有研究成果,将其引入到多传感器系统,提出了约束系统多传感器数据融合算法.通过建立线性等式约束方程,将传统卡尔曼滤波结果投影到约束子空间,然后对局部传感器的约束滤波结果采用分布式最优加权融合,并且通过协方差匹配技术检测观测数据异常的传感器,使之不参与到数据融合中.仿真结果表明,约束系统分布式加权融合算法的有效性和可行性,并且比集中式融合算法具有更好的稳定性.     

目标机动性未知时的多平台交互式多模型融合算法

多平台的交互式多模型（IMM）Kalman滤波器是一种比较有效的机动目标跟踪估计方法．但当目标存在未知机动时,基于模型的估计器的精度就会下降．目标跟踪中的输入估计技术可对未知机动性进行估计．本文在给出过程噪声和量测噪声相关情况下最小方差无偏（MVU）输入、状态滤波估计的基础上,提出了基于上述滤波器的分布式IMM多传感器多平台融合算法．仿真表明了该算法的有效性．     

抗野值多速率模型及交互式多传感器状态融合

针对状态估计中野值问题进行研究.基于HongLong多速率模型,引入小波变换进行奇异值检测,在时频域将野值剔除;同时利用子波分解抽取多速率信息用以状态估计,从而建立了抗野值的多速率模型.该模型用于集中式多传感器IMM融合算法,形成抗野交互式多速率多传感器滤波算法.仿真结果证明了该算法对观测中的野值有良好的抗干扰性,并且通过抽取观测序列包含的多速率信息实现了对目标状态的精确估计.     

主/被动雷达模糊自适应IMM融合跟踪算法

在主/被动雷达复合制导背景下,提出一种基于模糊自适应交互多模型(IMM)的分布式融合算法。该算法将交互多模型和模糊推理的优点相结合,通过模糊推理机制在线调节模型集合中部分模型的参数,使这些模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力。避免了传统交互多模型算法的模型冲突问题,大大减少了计算量。数字仿真结果表明了算法的有效性。     

一种适于非线性非高斯目标跟踪的MRIMMPF算法

为解决粒子滤波应用到IMM算法时计算量过大的问题,融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种采用多速率方法的交互式多模型粒子滤波(multirate interacting multiple model particle filter,MRIMMPF)算法.该算法采用多模型结构来跟踪任意机动的目标;使用一种3模型、one-third速率/全速率跟踪算法,一个one-third速率模型处理非机动或微弱机动,2个全速率模型用于机动模式,以处理非线性、非高斯问题.仿真结果表明,MRIMMPF算法在性能上并不低于交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法,但是计算量明显减小.     

基于多传感器观测下的带乘性噪声系统的最优滤波融合算法

多传感器系统由于具有较高的精度及可靠性日益受到研究者的重视。本文针对多传感器观测下的带乘性噪声系统，分别给出了集中式与分布式滤波融合算法。这2种算法在数学上完全等价，在线性最小方差意义上均是最优的。但对于工程实际问题，分布式的融合策略在计算、可靠性、故障的检测与隔离等方面更具有优势。文中举例验证了这2种融合算法的有效性。     

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。     

IMM算法在车辆机动目标跟踪中的应用

针对高速公路车辆的机动目标跟踪问题,采用交互多模型算法(IMM)中的2个模型分别表示车辆的匀速运动状态和匀加速运动状态,并结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行蒙特卡洛仿真.仿真结果表明该算法不仅可以在匀速运动时将关键测量噪声减低,而且在机动模型中保证状态估计量比未滤波的雷达测量值精确,同时可以对运动模型进行准确的识别,从而改善路面机动目标的跟踪性能,提高车辆的安全性和可靠性.因此,交互多模型算法可以满足高速车辆机动目标跟踪的要求.     

基于噪声顺序解相关的两阶段Kalman滤波融合

针对传统两阶段Kalman滤波只能处理单一或部分复杂噪声情形,在充分考虑多雷达跟踪系统的误差噪声有色建模和四类噪声相关性建模基础上,建立一种基于噪声顺序解相关的两阶段Kalman滤波融合算法。首先给出能有效避免噪声相关性耦合化的噪声解相关顺序,进而应用等价变换技术来获得有色噪声、过程噪声和测量噪声三者间不相关的目标跟踪融合模型,最后应用平方根分解和单位下三角阵求逆技术来实现多雷达量测噪声相关系统的集中式Kalman滤波融合,并通过4个仿真实验验证了该算法对复杂噪声情形的有效性和高精度。     

基于的贝叶斯理论的多系统定位融合算法

针对传统多系统融合定位中协作性较差,自适应性不足的问题。为了多系统定位达到更好的效果,提高多系统协同定位算法中信息融合的高效性、场景间切换的适应性,本文对传统的多系统定位融合算法进行了改进。该算法采用贝叶斯理论,多系统观测数据融合输入,建立贝叶斯概率观测模型,对多系统间定位信息直接交互,通过扩展卡尔曼滤波理论估计定位信息。在此基础上,利用各系统滤波新息和方差对场景间切换时系统概率进行实时更新,将估计结果以系统概率加权方式融合输出;仿真结果表明,在相同观测条件下,本算法与传统定位算法相比,具有更好的稳定性及自适应性。     

基于空域和时域信息的交互多模优化跟踪算法

机动目标跟踪所遇到的基本问题是所建目标模型的动力学方程与目标的实际运动模型存在着不匹配.为了解决这一问题,提出了基于辐射源信号的方位角及时间差信息的交互多模IMM滤波算法.这种算法是一种最佳的合成滤波器,它的主要特点是具有用几个模型估计系统状态的能力,而这些模型可以相互转换,这种方法能更好地解决对机动辐射源的无源定位跟...     

Maneuvering target tracking algorithm based on CDKF in observation bootstrapping strategy

The selection and optimization of model filters affect the precision of motion pattern identifica-tion and state estimation in maneuvering target tracking directly.Aiming at improving performance of model filters, a novel maneuvering target tracking algorithm based on central difference Kalman filter in observation bootstrapping strategy is proposed.The framework of interactive multiple model ( IMM) is used to realize identification of motion pattern, and a central difference Kalman filter ( CDKF) is selected as the model filter of IMM.Considering the advantage of multi-sensor fusion method in improving the stability and reliability of observation information, the hardware cost of the observation system for multiple sensors is adopted, meanwhile, according to the data assimilation technique in Ensemble Kalman filter( EnKF) , a bootstrapping observation set is constructed by in-tegrating the latest observation and the prior information of observation noise.On that basis, these bootstrapping observations are reasonably used to optimize the filtering performance of CDKF by means of weight fusion way.The object of new algorithm is to improve the tracking precision of ob-served target by the multi-sensor fusion method without increasing the number of physical sensors. The theoretical analysis and experimental results show the feasibility and efficiency of the proposed algorithm.     

两种基于局部广义符号统计量的融合准则

为提高基于二元局部判决的分布式广义符号检测器的检测性能,研究了基于广义符号统计量的分布式检测,提出了直接求和与删除求和两种融合准则。在W e ibu ll杂波和Sw erlingII目标下,直接求和融合具有比某参数化的分布式恒虚警检测更好的检测性能,并能达到集中式广义符号检测相同的性能。某些传感器信杂比极低时,采用删除求和融合能获得比直接求和融合更好的检测性能。给出了在多雷达分布式检测中应用各种融合准则的方法。     

带未知模型参数的自校正集中式融合信息滤波器

对于带未知模型参数和噪声统计的多传感器系统,通过系统辨识方法,能够获得模型参数和噪声统计的在线估值,然后把它们代入到基于信息矩阵的最优集中式融合滤波器,得到自校正集中式融合Kalman滤波器。应用动态误差系统分析（DESA）方法,证明了自校正集中式融合Kalman滤波器收敛于最优集中式融合Kalman滤波器,因此它有渐近全局最优性。应用于信号处理的仿真例子说明了其有效性。     

带相关噪声多传感器系统的事件触发贯序和分布式融合估计

对带相关噪声的多传感器系统,研究了事件触发的贯序和分布式融合估计算法.不同传感器之间的观测噪声同时刻相关,并与过程噪声一步相关.为了节省通信能耗,采用了事件触发传输机制,该机制依赖于每个传感器当前的观测值和上一个触发时刻的观测值.在事件触发条件下,提出了在线性最小方差意义上的最优贯序融合和分布式融合估计算法.所提出的贯序融合算法可以根据传感器观测数据到达滤波器的顺序进行实时处理,具有较小的计算负担.所提出的分布式融合算法可以对传感器观测数据进行并行处理,具有更好的可靠性.两种算法与事件触发集中融合算法具有相同的估计精度.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于IMM-UKF方法的机电作动器突发性故障诊断研究

飞机飞行控制系统机电作动器（electromechanical actuator,EMA）的突发性故障会影响到飞机的飞行安全性,甚至导致飞机失控.针对EMA的突发性故障,提出一种基于交互式多模型（interactive multiple model,IMM）和无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）相结合的故障诊断方法.该方法利用UKF不仅能更好地逼近状态方程的非线性特性,而且能使滤波器具有更好的稳定性和更低的计算量要求;利用IMM不仅解决了可测量参数偏少导致的故障诊断困难的问题,而且还改善了发生的故障与预先假设的故障差异较大的情况下故障诊断的快速性和准确性.通过对某型EMA进行故障诊断,仿真结果表明所提出的IMM-UKF故障诊断方法可以实现对EMA部件和传感器故障的快速准确诊断.      

两种加权观测融合算法的全局最优性和完全功能等价性

对于基于Kalman滤波的多传感器观测数据融合,有两种加权观测融合算法。应用Kalman滤波器,证明了同集中式观测融合算法相比,它们具有全局最优性和完全功能等价性。它们不仅可给出全局最优Kalman估值器(滤波器、预报器和平滑器)、白噪声估值器和信号估值器,而且可明显减少计算负担,便于实时应用。     

多传感器集中式观测融合Kalman滤波器快速算法

对多传感器线性离散时变随机系统,虽然基于Riccati方程的集中式观测融合Kalman滤波器算法可给出全局最优状态估计,但其缺点是要求计算高维逆矩阵,计算负担大。为了克服这个缺点,应用信息滤波原理,基于改进的Riccati方程,或逆预报误差方差阵方程,或逆滤波误差方差阵方程,提出了相应的全局最优集中式观测融合Kalman滤波器的三种快速算法,可避免高维逆矩阵,可明显减小计算负担,便于实时应用,一个数值仿真例子说明了它们的有效性。     

多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了多传感器加权观测融合Wiener信号滤波器.可统一处理信号融合预报、滤波和平滑问题.同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可得到全局最优Wiener信号滤波器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用.一个两传感器位置跟踪系统的仿真例子说明其有效性.     

基于交互式多模型扩展维特比容积卡尔曼滤波机场场面运动目标跟踪

根据先进场面运动引导控制系统(advanced surface movement guidance and control system,A-SMGCS)的监视要求,提出一种基于交互式多模型扩展维特比算法(interactive multi-model extended viterbi algorithm,IMMEV)与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合的目标跟踪算法,以实现机场场面目标的跟踪。根据机场场面运动目标的运动建立相应的运动模型集,采用交互式多模型算法(IMM)实现目标跟踪;模型集中过多的模型会导致运算复杂性增加,且不能真实反映目标的运动,采用扩展维特比(extended viterbi,EV)算法对IMM进行优化,简化模型集;容积卡尔曼滤波器(cubature Kalman filter,CKF)较传统的滤波算法具有更高的滤波精度和稳定性,将其与IMMEV相结合形成IMMEV-CKF跟踪算法。为了验证所提出的IMMEV-CKF对场面运动目标跟踪性能,仿真研究IMMEV-CKF算法、IMM-UKF和当前统计模型对同一目标的跟踪。仿真结果表明,IMMEVCKF在跟踪精度性能方面要优于IMM-UKF和改进后的当前统计模型。因此,IMMEV-CKF更能满足机场场面运动目标跟踪要求。