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多传感器信息融合技术的研究与应用

作　者: 杨慧
导　师: 焦淑红
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 多模复合制导数据预处理数据关联数据决策数据融合
分类号: TP202
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 449次
引　用: 2次
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内容摘要

精确制导武器的使用使得多模复合制导技术得到了大大发展,多传感器信息融合技术的主要应用就是在多模复合制导系统中,综合来自不同传感器的量测信息,进行数据预处理、数据关联、数据决策和数据融合等,做出正确的判断与决策,同时大大提高多模复合制导系统的精度。本论文主要研究多模复合制导技术中多传感器信息融合技术的理论研究和实际应用。数据预处理方面,介绍了最小二乘时间对准算法,重点讨论了卡尔曼滤波算法、有效野值剔除算法和最小二乘滤波算法,并进行了仿真和比较。数据关联方面,主要研究了最近邻数据关联算法、概率数据关联算法、联合概率数据关联算法和灰色关联数据关联算法,并在灰色关联数据关联算法的基础上,提出了基于熵权的灰色关联数据关联算法,该算法能够自适应的根据特征信息给出特征的权重,使关联结果更加合理可靠。数据决策方面,讨论了DS证据合成理论方法和其改进算法。并且总结出基于熵权灰关联和DS证据合成理论的时空域判决方法,该算法利用熵权的灰关联度形成传感器报告,根据DS证据合成理论方法对传感器报告进行时域和空域的融合判决,仿真表明该算法能够去除冗余信息,降低不确定度,使判决结果可靠度高。针对DS证据合成理论无法解决严重冲突情况和非互斥证据的问题,引入了凸优化算法,经仿真验证该算法有很好的判决结果。数据融合方面,研究了航迹融合算法、联合卡尔曼滤波算法和最小二乘融合算法,并对这三种算法进行了仿真与比较。在实际应用方面,本文对信息融合分机进行了调试,对上位机界面进行了编写与调试。目前该分机已经调试完毕,能够实时的对各个分机的量测数据进行数据预处理、数据关联、数据决策及数据融合,提高了多模复合制导系统的精度。目前,该分机准备下一步系统联调。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
第1章绪论  11-15
  1.1 引言  11
  1.2 研究背景  11-12
  1.3 研究目的及意义  12
  1.4 国内外研究现状  12-13
  1.5 论文主要工作及内容安排  13-15
第2章数据预处理  15-22
  2.1 传感器配准  15-16
    2.1.1 时间配准  15-16
    2.1.2 空间配准  16
  2.2 野值剔除  16-21
    2.2.1 离散卡尔曼滤波  16-18
    2.2.2 有效野值剔除算法  18
    2.2.3 最小二乘滤波算法  18
    2.2.4 仿真结果  18-21
  2.3 本章小结  21-22
第3章数据关联  22-35
  3.1 最近邻数据关联算法  22
  3.2 概率数据关联算法  22-26
    3.2.1 符号表述  23
    3.2.2 状态更新  23-24
    3.2.3 关联概率的求解  24-25
    3.2.4 仿真结果  25-26
  3.3 联合概率数据关联  26-27
    3.3.1 关联概率的求解  26-27
    3.3.2 状态更新  27
  3.4 灰色关联数据关联算法  27-29
    3.4.1 关联概率的求解  28-29
    3.4.2 状态更新  29
  3.5 基于熵权的灰色关联数据关联算法  29-30
  3.6 仿真结果  30-34
  3.7 本章小结  34-35
第4章数据决策  35-56
  4.1 DS证据合成理论  35-40
    4.1.1 DS证据合成理论的基本概念  35-36
    4.1.2 DS证据合成理论存在的问题  36-37
    4.1.3 对DS证据合成理论的改进  37-40
  4.2 基于熵权灰关联和DS证据合成理论的时空域判决方法  40-47
    4.2.1 传感器报告的获取  40-41
    4.2.2 DS证据合成理论的时空域融合判决  41-42
    4.2.3 仿真结果  42-47
  4.3 凸优化算法  47-55
    4.3.1 凸优化传感器报告  47-48
    4.3.2 凸优化算法基本思想  48
    4.3.3 凸优化二次规划形式  48-49
    4.3.4 凸二次规划内点算法  49-51
    4.3.5 仿真结果  51-55
  4.4 本章小结  55-56
第5章数据融合  56-63
  5.1 航迹融合算法  56-58
    5.1.1 航迹融合算法  56-57
    5.1.2 修正的航迹融合算法  57-58
  5.2 联合卡尔曼滤波  58-59
  5.3 最小二乘融合算法  59-60
  5.4 仿真结果  60-62
  5.5 本章小结  62-63
第6章多传感器信息融合的应用  63-69
  6.1 信息融合分机的硬件设计  63-65
    6.1.1 信息融合分机硬件框图  63-64
    6.1.2 硬件器件的选取  64-65
  6.2 信息融合分机的软件设计  65-68
    6.2.1 引导阶段  65-66
    6.2.2 传感器工作阶段  66-68
    6.2.3 上位机界面  68
  6.3 采取的关键技术  68
  6.4 本章小结  68-69
结论  69-71
参考文献  71-76
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  76-77
致谢  77-78
附录  78

多传感器信息融合技术的研究与应用

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