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测量噪声相关情况下的多传感器数据融合

计量学报 2005年第4期26卷 360-363,367页

作者：段战胜韩崇昭党宏社西安交通大学综合自动化研究所陕西西安710049

对于测量噪声相关的多传感器测量模型,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为测量噪声互不相关的等价的多传感器伪测量模型,然后基于Markov估计,提出了一种测量噪声相关情况下多传感器数据融合的新方法。与直接利用原始... 详细信息

对于测量噪声相关的多传感器测量模型,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为测量噪声互不相关的等价的多传感器伪测量模型,然后基于Markov估计,提出了一种测量噪声相关情况下多传感器数据融合的新方法。与直接利用原始传感器测量值的Markov估计数据融合方法相比,两者的计算精度相同,但新方法的计算复杂度却大大降低。数值仿真实验进一步验证了新方法的有效性。

关键词：计量学数据融合去相关相关测量噪声 Cholesky分解 Markov估计

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相关量测噪声情况下多传感器集中式融合跟踪

系统工程与电子技术 2005年第7期27卷 1160-1163页

作者：段战胜韩崇昭西安交通大学综合自动化研究所陕西西安710049

在实际的多传感器融合目标跟踪中,各传感器之间的量测噪声往往是相关的。对于量测噪声相关的多传感器量测,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为量测噪声互不相关的等价的多传感器伪量测,然后基于Kalman滤波,提出了一... 详细信息

在实际的多传感器融合目标跟踪中,各传感器之间的量测噪声往往是相关的。对于量测噪声相关的多传感器量测,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为量测噪声互不相关的等价的多传感器伪量测,然后基于Kalman滤波,提出了一种解决量测噪声相关情况下多传感器融合目标跟踪问题的新算法。与已有的和直接利用原始传感器量测的集中式融合算法相比,三者在计算精度上完全等价,但新算法的计算复杂度却大大降低。数值仿真实验进一步验证了新算法的有效性。

关键词：数据融合目标跟踪相关量测噪声 Cholesky分解单位下三角阵

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一类相关噪声下离散线性系统的递推状态估计

系统工程与电子技术 2005年第5期27卷 792-794页

作者：段战胜韩崇昭西安交通大学综合自动化研究所陕西西安710049

已有的相关噪声情况下,离散线性系统的递推状态估计算法大多假定系统噪声和量测噪声在同一时刻相关,通过对系统噪声和量测噪声相互独立的连续线性系统的采样离散化,发现离散化后的系统相邻时刻的系统噪声和量测噪声相关。在线性无偏最... 详细信息

已有的相关噪声情况下,离散线性系统的递推状态估计算法大多假定系统噪声和量测噪声在同一时刻相关,通过对系统噪声和量测噪声相互独立的连续线性系统的采样离散化,发现离散化后的系统相邻时刻的系统噪声和量测噪声相关。在线性无偏最小方差估计准则下,推导出了该离散化后所得系统的全局最优递推状态估计算法。通过Monte Carlo仿真,与假定系统噪声和量测噪声互不相关的Kalman滤波算法进行了比较,进一步表明了新算法的有效性。

关键词：递推状态估计线性无偏最小方差估计相关噪声采样离散化

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基于最近统计距离的多传感器一致性数据融合

仪器仪表学报 2005年第5期26卷 478-481页

作者：段战胜韩崇昭陶唐飞西安交通大学综合自动化研究所西安710049

为了剔除多传感器测量数据中的疏失误差,一致性数据融合方法得到广泛研究。在已有方法的基础上,定义了一种新的用于衡量传感器测量数据之间支持程度的统计距离,并在此统计距离的基础上,提出了一种基于最近统计距离的多传感器一致性数据... 详细信息

为了剔除多传感器测量数据中的疏失误差,一致性数据融合方法得到广泛研究。在已有方法的基础上,定义了一种新的用于衡量传感器测量数据之间支持程度的统计距离,并在此统计距离的基础上,提出了一种基于最近统计距离的多传感器一致性数据融合新方法。数值仿真实验的结果表明,和已有方法相比,新定义的统计距离更能合理地反映传感器测量数据之间的支持程度,同时,整个融合过程的计算复杂度和计算量明显降低。

关键词：统计距离多传感器数据融合一致性测量数据计算复杂度疏失误差融合方法仿真实验新定义计算量基础数值

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基于期望极大化算法的转弯机动目标跟踪

西安交通大学学报 2006年第2期40卷 147-151页

作者：元向辉韩崇昭段战胜李晨西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

针对目标做转弯机动时产生的运动模式的不确定性问题,提出了基于期望极大化(EM)算法的转弯机动目标跟踪算法,采用转弯速率来描述目标的转弯机动,并将转弯速率作为待估量,用EM算法对转弯速率序列进行估计,从而获得对目标状态的精确估计.... 详细信息

针对目标做转弯机动时产生的运动模式的不确定性问题,提出了基于期望极大化(EM)算法的转弯机动目标跟踪算法,采用转弯速率来描述目标的转弯机动,并将转弯速率作为待估量,用EM算法对转弯速率序列进行估计,从而获得对目标状态的精确估计.最后,给出了该算法的批处理形式和递推形式.新算法有效地提高了目标的跟踪精度.Monte-Carlo仿真表明,与标准的交互式多模型算法相比,批处理EM算法使目标的位置和速度的跟踪精度提高了70%以上,当转弯速率处于稳态时,递推EM算法使目标的位置和速度的跟踪精度提高了20%以上.

关键词：期望极大化转弯机动目标跟踪

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多传感器异步线性测量系统的数据融合

传感器技术 2003年第12期22卷 43-45页

作者：段战胜韩崇昭陶唐飞西安交通大学综合自动化研究所陕西西安710049

由于采样速率和传送数据到融合中心的通信延迟的不同,现代工业生产过程中用于对未知的常值或缓变参数进行估计的多传感器通常是异步工作的,且受到加性测量噪声的干扰。在最小二乘估计意义下,对于测量噪声互不相关的多传感器异步线性测... 详细信息

由于采样速率和传送数据到融合中心的通信延迟的不同,现代工业生产过程中用于对未知的常值或缓变参数进行估计的多传感器通常是异步工作的,且受到加性测量噪声的干扰。在最小二乘估计意义下,对于测量噪声互不相关的多传感器异步线性测量系统,提出了集中式和分布式递推参数估计数据融合算法,两种算法完全等价,且都是全局最优的。数值仿真实验的结果表明,通过利用多传感器的测量数据,增大了对参数测量的数据流和数据率,传感器测量参数的估计准确度得到明显改善。

关键词：多传感器异步线性测量系统数据融合最小二乘参数估计噪声测量

基于最小二乘准则的多传感器参数估计数据融合

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计算机工程与应用 2004年第15期40卷 1-3页

作者：段战胜韩崇昭陶唐飞西安交通大学综合自动化研究所西安710049

为了从含有加性测量噪声的线性测量数据中更加准确地估计未知的常值参数,测量噪声互不相关的多传感器测量系统得到广泛使用。在最小二乘准则下,提出了多传感器测量系统在多次同步测量时的集中式和分布式参数估计数据融合算法,两种算法... 详细信息

为了从含有加性测量噪声的线性测量数据中更加准确地估计未知的常值参数,测量噪声互不相关的多传感器测量系统得到广泛使用。在最小二乘准则下,提出了多传感器测量系统在多次同步测量时的集中式和分布式参数估计数据融合算法,两种算法完全等价,且都是全局最优的。数值仿真实验的结果表明,新算法可以明显改善传感器测量参数的估计精度。

关键词：集中式融合分布式融合参数估计多传感器测量系统最小二乘准则

最大加速度未知的“当前”统计模型机动目标跟踪

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计算机工程与应用 2003年第29期39卷 19-22页

作者：段战胜韩崇昭党宏社西安交通大学综合自动化研究所西安710049

分析了“当前”统计模型机动目标跟踪算法的性能对目标机动加速度最大值的依赖性,但是由于在实际中目标机动加速度的最大值往往是未知或不能准确已知的,所以为了克服“当前”统计模型的这一不足之处,采用协方差匹配和多级白噪声自适应... 详细信息

分析了“当前”统计模型机动目标跟踪算法的性能对目标机动加速度最大值的依赖性,但是由于在实际中目标机动加速度的最大值往往是未知或不能准确已知的,所以为了克服“当前”统计模型的这一不足之处,采用协方差匹配和多级白噪声自适应滤波算法的思想,提出了一种“当前”统计模型在最大加速度未知情况下的机动目标跟踪新算法。对三种典型的机动目标运动形式进行了Monte-Carlo仿真研究,结果表明新算法对于解决机动目标跟踪问题非常有效。

关键词：机动目标跟踪自适应滤波 “当前”统计模型最大加速度

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道路条件下车辆跟踪的多目标数据关联与决策

控制与决策 2004年第1期19卷 92-95页

作者：党宏社韩崇昭段战胜西安交通大学电信工程学院陕西西安710049

介绍一种根据证据理论和模糊数学实现航迹与量测之间数据关联的方法.利用模糊逻辑确定量测与航迹之间的mass函数,再用证据合成规则得到信度函数阵,最后根据最大信度原理确定量测与航迹的关联关系.蒙特卡洛仿真表明该方法具有较好的关联... 详细信息

介绍一种根据证据理论和模糊数学实现航迹与量测之间数据关联的方法.利用模糊逻辑确定量测与航迹之间的mass函数,再用证据合成规则得到信度函数阵,最后根据最大信度原理确定量测与航迹的关联关系.蒙特卡洛仿真表明该方法具有较好的关联效果,与最近邻方法相比,可提高正确关联的概率.

关键词：证据合成数据关联多目标跟踪算法 D-S证据理论模糊数学信度函数阵车辆跟踪