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火箭飞行多源测量数据融合算法研究

作　者: 熊瑜容
导　师: 柴毅
学　校: 重庆大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 多源数据融合扩展Kalman滤波渐消因子加权融合
分类号: V557
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

多源信息融合是对来自多个信息源的信息进行多级别、多方面、多层次的处理,产生新的有意义信息的方法。本文以运载火箭飞行测量数据为研究对象,采用多源信息融合的处理方法,实现了信息的互补,得到了更加精确的火箭飞行测量数据。论文研究了多源信息融合的基本原理、功能模型和结构模型。详尽论述了多源信息融合的研究现状,分析了其现阶段存在的问题和今后的发展方向。结合火箭飞行测量数据的特点和对测量数据处理的方式,研究了火箭飞行测量数据处理的内容和所面临的问题。针对由于测量设备、地理位置不同等因素造成的采样间隔、观测坐标系不同的问题,文中研究了时间对准、空间对准的算法,将观测数据对准到统一的融合时间及融合中心坐标系下。对于测量数据常带有误差偏大的异常值的情况,采用基于弹道参数的数据检择算法,实现了对长时间有相关特性的成片野值的剔除。研究了单测站测量的火箭飞行测量数据的状态估计算法。对于非线性跟踪系统,文中主要研究了扩展卡尔曼滤波,针对扩展卡尔曼滤波在系统模型不准确时容易发散的问题,采用带渐消因子的改进扩展卡尔曼滤波算法。引入的渐消因子限制了卡尔曼滤波中处理数据的长度,采用一步近似算法对次优渐消因子进行计算。改进后的滤波算法对突变状态有较强的跟踪能力,具有适中的计算复杂性,较好地抑制了滤波的发散。研究了数据融合中的结构模型以及融合中心的融合算法,在一般分布式融合结构模型的基础上,提出了动态分布式多级融合模型,该结构模型减少了融合系统中的不确定性,精简了融合结构。深入研究了融合中心的融合算法,针对按矩阵加权融合计算量较大、按标量加权融合精度较低的问题,文中采用了计算量和精度介于上述两者之间的按对角阵加权融合算法。该算法减少了在线计算负担,有较高的精度,便于实时应用。最后,对全文的研究工作进行了总结,并指出了今后工作中进一步研究的方向。

全文目录

中文摘要  3-4
英文摘要  4-8
1 绪论  8-12
  1.1 课题研究背景及意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-10
  1.3 论文研究内容和结构  10-12
2 数据融合与火箭飞行多源量测数据处理  12-25
  2.1 多源数据融合技术  12-20
    2.1.1 多源数据融合的定义  12-13
    2.1.2 多源数据融合的基本原理  13
    2.1.3 数据融合的功能模型  13-15
    2.1.4 数据融合的结构模型  15-20
  2.2 火箭多源测量数据的研究内容  20-23
    2.2.1 火箭飞行的轨道测量数据  20-22
    2.2.2 轨道测量数据的处理方式  22
    2.2.3 轨道测量数据处理的内容  22-23
  2.3 本章小结  23-25
3 火箭飞行测量数据的预处理  25-31
  3.1 轨道测量数据融合所涉及的坐标系及其转换  25-27
    3.1.1 常用坐标系  25-26
    3.1.2 坐标系间的转换  26-27
  3.2 时间对准算法  27-29
    3.2.1 最小二乘法  27-28
    3.2.2 时间对准插值法  28-29
    3.2.3 时间修正法  29
  3.3 轨道测量数据的数据检择算法研究  29-30
  3.4 本章小结  30-31
4 单测站飞行测量数据的状态估计算法  31-44
  4.1 状态估计的常规算法  31-34
    4.1.1 标准卡尔曼滤波算法  31-32
    4.1.2 扩展卡尔曼滤波算法  32-34
    4.1.3 卡尔曼滤波中的发散现象  34
  4.2 改进后的扩展卡尔曼滤波算法  34-39
    4.2.1 强跟踪滤波器的理论  34-35
    4.2.2 基于强跟踪滤波思想的改进扩展卡尔曼滤波器  35-36
    4.2.3 引入的次优渐消因子的求解算法  36-39
  4.3 改进后的扩展卡尔曼滤波算法的性能分析  39
    4.3.1 机理分析  39
    4.3.2 算法复杂度分析  39
  4.4 仿真与结果分析  39-43
  4.5 本章小结  43-44
5 基于动态分布式多级轨道数据的融合算法  44-56
  5.1 动态分布式多级数据融合的结构模型  44-45
  5.2 动态融合的实现  45-46
  5.3 融合中心的信息融合算法  46-52
    5.3.1 最小方差最优数据融合算法  47-49
    5.3.2 基于按对角阵加权的信息融合算法  49-51
    5.3.3 多传感器按对角阵加权融合的递推算法  51-52
  5.4 仿真与结果分析  52-55
  5.5 本章小结  55-56
6 总结与展望  56-57
致谢  57-58
参考文献  58-62
附录  62
  A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录  62

火箭飞行多源测量数据融合算法研究

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