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1、異質(zhì)傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)是利用不同類型的傳感器探測(cè)目標(biāo)以獲取多方面的信息,得到比單一傳感器更準(zhǔn)確的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)。針對(duì)異質(zhì)傳感器目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中存在的一些導(dǎo)致跟蹤精度降低的問(wèn)題,本文提出了一些解決方法。論文的主要工作如下: 1.闡述了數(shù)據(jù)融合的概念、基本原理及其發(fā)展?fàn)顩r。然后介紹了在不同準(zhǔn)則下的狀態(tài)估計(jì)理論基礎(chǔ)。 2.在實(shí)際目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中,由于環(huán)境、機(jī)械故障等各種因素,使得傳感器實(shí)際的量測(cè)統(tǒng)計(jì)特性與先驗(yàn)設(shè)定的統(tǒng)計(jì)特性相差較大,
2、若量測(cè)方差仍按先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)特性,勢(shì)必造成狀態(tài)估計(jì)值產(chǎn)生較大誤差。本文根據(jù)新息的正交特性對(duì)量測(cè)方差進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,使其滿足新息的正交特性,獲取最優(yōu)增益,進(jìn)而修正狀態(tài)預(yù)測(cè)估計(jì)值,使估計(jì)誤差的方差為最小。仿真結(jié)果表明,該算法能夠克服野值對(duì)狀態(tài)最優(yōu)預(yù)測(cè)估計(jì)的不利影響,提高目標(biāo)跟蹤精度。 3.針對(duì)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的傳感器漏檢現(xiàn)象,基于多傳感器融合的量測(cè)預(yù)測(cè)值對(duì)各傳感器量測(cè)值的信任度計(jì)算出任意兩傳感器量測(cè)值之間的相似度,利用概率源合并理論
3、和非負(fù)矩陣特征向量理論獲得各傳感器量測(cè)值與其他傳感器的綜合相似度,以此確定出每個(gè)傳感器的權(quán)重。該算法實(shí)時(shí)調(diào)整各傳感器量測(cè)值的融合權(quán)重,有效地抑制了漏檢傳感器量測(cè)值對(duì)量測(cè)融合值的不利影響,提高了系統(tǒng)的跟蹤精度。 4.針對(duì)“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型中加速度極限值的預(yù)先設(shè)定問(wèn)題,本文提出了一種基于位移預(yù)測(cè)協(xié)方差的改進(jìn)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。該算法采用擴(kuò)展卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)異質(zhì)傳感器融合;同時(shí)避免了加速度極限值的預(yù)先設(shè)定對(duì)狀態(tài)估計(jì)的不利影響。仿真結(jié)果表明,
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