基于Kalman濾波—加權(quán)因子的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)融合就是將來(lái)自多個(gè)傳感器或多源的信息進(jìn)行綜合處理,從而得出更為準(zhǔn)確、可靠的結(jié)論。通過(guò)對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)融合的功能和結(jié)構(gòu)模型的分析比較,并結(jié)合具體的應(yīng)用,確定了本論文采用位置級(jí)多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù),是光電跟蹤測(cè)量系統(tǒng)提高設(shè)備跟蹤穩(wěn)定性進(jìn)而提高觀測(cè)報(bào)告準(zhǔn)確性,為事后數(shù)據(jù)處理提供可靠、穩(wěn)定的空間目標(biāo)數(shù)據(jù)采樣,從而提高準(zhǔn)實(shí)時(shí)及事后數(shù)據(jù)處理精度。從光電跟蹤系統(tǒng)的具體情況出發(fā),經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)的分析,確定融合方法為加權(quán)平均的融合方法。先對(duì)光學(xué)傳感

2、器和雷達(dá)傳感器的角度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,給加權(quán)融合節(jié)點(diǎn)提供在時(shí)間上一致的目標(biāo)數(shù)據(jù),再對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)融合,把結(jié)果送控制系統(tǒng)參與設(shè)備運(yùn)動(dòng)控制,最后對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行Kalman濾波預(yù)測(cè)產(chǎn)生一步外推。對(duì)雷達(dá)包括角度數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù)的全信息進(jìn)行坐標(biāo)變換,分別對(duì)目標(biāo)在三個(gè)坐標(biāo)軸上的分量進(jìn)行Kalman濾波,從而得到目標(biāo)的一步外推估計(jì),再轉(zhuǎn)換到設(shè)備的極坐標(biāo)系中。對(duì)加權(quán)融合結(jié)果的外推數(shù)據(jù)和雷達(dá)數(shù)據(jù)的外推數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間上的關(guān)聯(lián)、選優(yōu)得到融合算法的參考值(該值是