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主營產(chǎn)品： 美國E E傳感器,美國E E減壓閥,意大利ATOS阿托斯油缸,丹麥GRAS麥克風(fēng),丹麥GRAS人工頭, ASCO電磁閥,IFM易福門傳感器 |
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更新時(shí)間：2016-12-01 15:18:13瀏覽次數(shù)：622
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E+E多傳感器目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)研究
隨著目標(biāo)跟蹤和信息融合技術(shù)的高速發(fā)展,人們開始探索利用多個(gè)傳感器的測量數(shù)據(jù)對跟蹤目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),以實(shí)現(xiàn)zui大限度提取有用信息進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的目的。如何將多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行有機(jī)融合,獲得單一傳感器無法達(dá)到的跟蹤性能,已經(jīng)成為目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域中E+E多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究和關(guān)注的重點(diǎn)。針對E+E多傳感器目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)融合技術(shù)中的一些關(guān)鍵問題進(jìn)行認(rèn)真研究和深入探討,為數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用到目標(biāo)跟蹤問題提供了重要參考。
E+E多傳感器目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)研究
在分析總結(jié)前人的研究和應(yīng)用基礎(chǔ)上,主要進(jìn)行的工作如下：將集合卡爾曼濾波技術(shù)引入到E+E多傳感器目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,驗(yàn)證EnKF算法的可行性和有效性；針對多個(gè)EnKF濾波器擁有共同的過程噪聲以及觀測集合導(dǎo)致濾波后航跡相關(guān)的問題,提出了基于EnKF的協(xié)方差加權(quán)航跡融合算法；來源于不同傳感器的測量數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生多個(gè)可能初始狀態(tài),針對初始狀態(tài)選擇會(huì)對跟蹤性能影響問題,提出了基于分塊EnKF的非線性目標(biāo)跟蹤算法,采用分塊思想生成初始集合,在分塊間再進(jìn)行協(xié)方差加權(quán)融合；將集合卡爾曼濾波算法和粒子濾波算法有效的結(jié)合在一起,提出了基于改進(jìn)EnPF的非線性目標(biāo)跟蹤算法,采用兩個(gè)獨(dú)立集合,先利用一個(gè)獨(dú)立集合進(jìn)行集合卡爾曼濾波,然后利用集合卡爾曼濾波的分析集合和另一個(gè)獨(dú)立集合組成粒子濾波的參考分布,zui后進(jìn)行粒子濾波的方式結(jié)合了集合卡爾曼濾波算法和粒子濾波算法的優(yōu)點(diǎn),解決了EnKF濾波算法不適合非高斯噪聲系統(tǒng)和PF濾波算法計(jì)算量大不適用于實(shí)時(shí)跟蹤的問題。在目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中,傳感器觀測噪聲往往具有非高斯特性。針對傳感器對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時(shí)觀測噪聲非高斯問題,提出了一種基于關(guān)系矩陣的主、被動(dòng)傳感器量測統(tǒng)計(jì)融合算法。算法采用方差加權(quán)距離解決傳感器量測噪聲非高斯問題,運(yùn)用傳感器綜合融合度構(gòu)建關(guān)系矩陣,并且在門限附近采用橢圓模糊處理技術(shù)。傳感器的測量誤差是由固定誤差和隨機(jī)誤差組成。固定測量誤差一般由傳感器本身特性決定,而隨機(jī)誤差會(huì)受到傳感器與目標(biāo)之間的距離、自然抑或是人為干擾等隨機(jī)因素影響。在不考慮干擾的情況下,傳感器與目標(biāo)間的距離成為影響隨機(jī)測量誤差的主要原因。針對目標(biāo)和傳感器間的距離參數(shù)對傳感器隨機(jī)測量誤差帶來影響的問題,提出了一種基于模糊距離閾值的主被動(dòng)傳感器變權(quán)重量測融合算法,采用指數(shù)函數(shù)和模糊處理技術(shù),利用先驗(yàn)信息實(shí)時(shí)改變主、被動(dòng)傳感器在量測融合過程中所占的權(quán)重,提高系統(tǒng)的跟蹤性能。E+E多傳感器目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中信息增量zui大化只是傳感器資源對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行分配的必要條件而非充分條件。
E+E多傳感器目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)研究
綜合考慮影響傳感器資源對目標(biāo)分配的因素,結(jié)合跟蹤系統(tǒng)中信息增量,提出了一種信息增量和目標(biāo)權(quán)重相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中傳感器資源對目標(biāo)分配,并且給出了影響目標(biāo)權(quán)重的距離和速度兩個(gè)特征向量的具體量化方法。
