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基于EKF的集中式融合估计研究

自动化学报 2013年第6期39卷 816-825页

作者：葛泉波李文斌孙若愚徐姿杭州电子科技大学自动化学院系统科学与控制工程研究所明尼苏达大学电子与计算机工程系上海大学理学院

以一类非线性多传感器动态系统为对象,基于扩展Kalman滤波器(Extend Kalman filter,EKF)介绍三种典型非线性集中式融合算法,并以此为基础研究部分线性动态系统融合理论在非线性系统中的推广与完善.首先,利用EKF的一种信息滤波器形式(Ext... 详细信息

以一类非线性多传感器动态系统为对象,基于扩展Kalman滤波器(Extend Kalman filter,EKF)介绍三种典型非线性集中式融合算法,并以此为基础研究部分线性动态系统融合理论在非线性系统中的推广与完善.首先,利用EKF的一种信息滤波器形式(Extend information filter,EIF)给出测量值扩维融合、测量值加权融合和顺序滤波融合算法公式,进而研究三种非线性融合算法的估计性能比较以及测量值融合更新次序是否满足可交换性.结果表明:当各传感器的测量特性相同时,集中式测量值扩维和测量值加权融合算法的估计精度功能等价;非线性顺序滤波融合与其他两种融合算法之间不再具备线性多传感器系统中估计功能的完全等价特性;在融合精度不变前提下非线性顺序滤波融合中,各传感器观测更新次序不再完全满足可交换性.4个基于纯方位目标跟踪的数值仿真被用来验证文中所得结论的有效性和正确性.

关键词：非线性系统扩展信息滤波集中式融合等价性协方差阵

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带有信息反馈的最优异步递推航迹融合算法

电子与信息学报 2009年第9期31卷 2123-2131页

作者：文成林葛泉波刘双剑杭州电子科技大学信息与控制研究所杭州310018

现有的异步航迹融合算法大都采用无全局信息反馈的设计框架,并且忽略各异步传感器局部预测航迹误差间的相关性,加之考虑上述相关性的最优整体航迹融合算法的实时性难以被保证,从而导致局部传感器估计精度低、稳定性差、全局估计的最优... 详细信息

现有的异步航迹融合算法大都采用无全局信息反馈的设计框架,并且忽略各异步传感器局部预测航迹误差间的相关性,加之考虑上述相关性的最优整体航迹融合算法的实时性难以被保证,从而导致局部传感器估计精度低、稳定性差、全局估计的最优性丧失和差的应用性等不足。为此,本文在引入全局信息反馈的基础上,同时考虑各局部预测航迹误差相关性,在融合估计误差协方差矩阵迹最小意义下,建立一种带有全局反馈机制的最优异步递推航迹融合算法。文中不仅对各种算法的次优或最优原理及性能进行了详细的分析与讨论,理论证明和仿真结果也表明了该文算法的有效性和优越性。

关键词：多传感器系统异步航迹融合全局反馈相关性递推融合

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基于状态转换的顺序式异步数据融合算法

系统工程与电子技术 2008年第12期30卷 2321-2328页

作者：葛泉波文成林杭州电子科技大学信息与控制研究所浙江杭州310018

针对现有基于伪量测的异步融合算法存在的实时性差、融合时刻中心处理器计算负荷大以及引入噪声等相关问题,提出一种新的基于状态转换的多传感器顺序式异步融合算法。新算法通过连续系统离散化获得融合周期内各采样点同融合时刻之间状... 详细信息

针对现有基于伪量测的异步融合算法存在的实时性差、融合时刻中心处理器计算负荷大以及引入噪声等相关问题,提出一种新的基于状态转换的多传感器顺序式异步融合算法。新算法通过连续系统离散化获得融合周期内各采样点同融合时刻之间状态的动态关系,并利用该关系来建立相邻两个采样时刻间符合标准Kal-man滤波条件的状态递归方程以及相应的测量方程,然后通过执行顺序Kalman滤波来实现异步数据融合。详细推导了融合算法的具体形式,并通过理论分析和计算机仿真证明了该算法不仅能避免现有基于伪量测的异步融合算法所存在的诸多问题,而且能获得更好的跟踪性能。

关键词：信息融合异步采样系统离散化状态转换顺序滤波

多传感器网络系统基于无序估计的分布式信息融合

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电子与信息学报 2010年第7期32卷 1614-1620页

作者：葛泉波文成林杭州电子科技大学自动化学院杭州310018

无线传感器网络的局部节点往融合中心传输信息时,不确定的随机延迟易使得信息无序现象频繁发生,从而导致传统信息融合方法的应用面临诸多难题和挑战。该文以带有任意随机延迟的多传感器同步采样系统为对象,研究无序估计("Out-Of-Sequenc... 详细信息

无线传感器网络的局部节点往融合中心传输信息时,不确定的随机延迟易使得信息无序现象频繁发生,从而导致传统信息融合方法的应用面临诸多难题和挑战。该文以带有任意随机延迟的多传感器同步采样系统为对象,研究无序估计("Out-Of-Sequence"Estimate,OOSE)信息系统的最优分布式融合问题,最终建立一种新型的通用最优OOSE融合算法。与现有基于集中式框架的无序量测融合方法相比,新算法在融合精度和算法复杂度上均具有显著优势。算法分析和计算机仿真验证了新算法的有效性和优越性。

关键词：数据融合传感器网络延迟无序量测无序估计

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基于分布式融合的传感器网络拓扑配置

浙江大学学报（工学版） 2011年第6期45卷 969-976页

作者：葛泉波刘双剑文成林杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018 浙江大学控制科学与工程学系浙江杭州310027

采用2种最优分布式异步航迹融合方法研究异步采样传感器网络的动态拓扑配置策略设计.其主要核心思想是:每一个传感器跟踪节点执行局部Kalman滤波,再将滤波估计结果传输到融合中心;融合中心利用各自不同的融合方式执行预测估计校准和最... 详细信息

采用2种最优分布式异步航迹融合方法研究异步采样传感器网络的动态拓扑配置策略设计.其主要核心思想是:每一个传感器跟踪节点执行局部Kalman滤波,再将滤波估计结果传输到融合中心;融合中心利用各自不同的融合方式执行预测估计校准和最优递推加权融合,同时利用当前所有传感器信息的全局递推融合估计与系统精度要求的阈值进行实时比较,以决定是否终止或继续进行融合;实现下一时刻网络拓扑的动态配置和网络节能.基于特定的计算准则分析网络能量消耗,并通过计算机仿真验证算法的有效性.结果显示:2种方法都能实现异步采样多传感器网络的动态拓扑配置和节能,且最优异步融合配置方法的效果优于次优异步航迹融合方法.

关键词：传感器网络异步采样拓扑配置分布式融合网络节能

基于改进舰尾流模型和多层耦合分析的机载雷达测量建模

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自动化学报 2024年第3期50卷 617-639页

作者：葛泉波王远亮李宏南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 上海海事大学物流工程学院上海200135 中国飞行试验研究院西安710089

为提高复杂海洋环境中无人舰载机(Unmanned carrier-based aircraft, UCA)自动着舰时导航定位的准确性,研究舰尾流对机载雷达测量过程的动态影响问题,建立一种基于多层级耦合性分析的测量影响动态建模分析方法.首先,利用直接分解法和前... 详细信息

为提高复杂海洋环境中无人舰载机(Unmanned carrier-based aircraft, UCA)自动着舰时导航定位的准确性,研究舰尾流对机载雷达测量过程的动态影响问题,建立一种基于多层级耦合性分析的测量影响动态建模分析方法.首先,利用直接分解法和前向差分法建立一种基于离散化状态空间的时变舰尾流模型,以克服传统传递函数方法存在的局限性;其次,基于舰尾流各分量均与飞机飞行速度相关的客观事实,通过在时变系统中考虑舰尾流分量间的相互作用关系来构建一种更符合实际系统特征的分量自耦合舰尾流模型;紧接着,采用UCA姿态角变化能够改变坐标转换矩阵的思想,研究舰尾流与UCA位姿变化间的耦合联系,提出一种准确性更高的舰尾流对UCA位姿的深度影响模型;然后,以航母姿态变化对舰载雷达测量结果的影响模型为基础,通过考虑本研究场景的内在特性,建立UCA姿态变化对雷达测量结果的影响模型分析方法;紧接着,采用示意图方式获得位移变化对机载雷达测量结果的影响模型;最后,针对舰船受海洋大气(风、浪、流)干扰而出现失速这一现象,建立实际海洋环境中舰尾流对机载雷达测量结果的非线性非高斯影响分析模型.仿真实验研究验证了上述模型分析方法的有效性和优越性.

关键词：舰尾流机载雷达状态空间耦合性非线性非高斯

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不确定无序量测系统的最优网络化状态估计

电子学报 2011年第A3期39卷 7-13页

作者：葛泉波冯肖亮徐廷梁杭州电子科技大学信息与控制研究所浙江杭州310018 浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027 河海大学计算机与信息工程学院江苏南京210098

本文以线性时不变或系统参数预先确定的单传感器系统为对象,研究带有不确定随机无序量测约束下的最优网络化估计问题.基于线性时不变或参数预先确定系统的滤波器系数矩阵离线计算和线性最小方差估计的线性加权求和特性,首先介绍传统Kal... 详细信息

本文以线性时不变或系统参数预先确定的单传感器系统为对象,研究带有不确定随机无序量测约束下的最优网络化估计问题.基于线性时不变或参数预先确定系统的滤波器系数矩阵离线计算和线性最小方差估计的线性加权求和特性,首先介绍传统Kalman滤波的等价测量值加权求和形式.然后,以该测量值加权求和滤波器为基础,结合布尔二值开关和无序量测直接求和补偿技术,针对两种典型无序量测跟踪系统分别设计全局最优网络化Kalman滤波器.最后,四个仿真例子验证了本文算法的有效性和优越性.

关键词：线性时不变系统不确定延迟无序量测线性最小均方误差估计 Kalman滤波

基于多关键点检测加权融合的无人机相对位姿估计算法

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自动化学报 2024年第7期50卷 1402-1416页

作者：葛泉波李凯张兴国南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室南京210044 大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 中国飞行试验研究院西安710089

针对无人机降落阶段中无人船受水面波浪影响导致图像产生运动模糊以及获取无人机相对位姿精度低且鲁棒性差的问题,提出一种基于多模型关键点加权融合的6D目标位姿估计算法,以提高位姿估计的精度和鲁棒性.首先,基于无人船陀螺仪得到的运... 详细信息

针对无人机降落阶段中无人船受水面波浪影响导致图像产生运动模糊以及获取无人机相对位姿精度低且鲁棒性差的问题,提出一种基于多模型关键点加权融合的6D目标位姿估计算法,以提高位姿估计的精度和鲁棒性.首先,基于无人船陀螺仪得到的运动信息设计帧间抖动模型,通过还原图像信息达到降低图像噪声的目的;然后,设计一种多模型的级联回归特征提取算法,通过多模型检测舰载视觉系统获取的图像,以增强特征空间的多样性;同时,将检测过程中关键点定位形状增量集作为融合权重对模型进行加权融合,以提高特征空间的鲁棒性;紧接着,利用EPnP(Efficient perspective-n-point)计算关键点相机坐标系坐标,将PnP(Perspective-n-point)问题转化为ICP(Iterative closest point)问题;最终,基于关键点解集的离散度为关键点赋权,使用ICP算法求解位姿以削弱深度信息对位姿的影响.仿真结果表明,该算法能够建立一个精度更高的特征空间,使得位姿解算时特征映射的损失降低,最终提高位姿解算的精度.

关键词：辅助无人机降落舰载视觉系统 6D 位姿估计加权融合关键点检测级联特征提取

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多传感器数据融合及其在过程监控中的应用

多传感器数据融合及其在过程监控中的应用

作者：葛泉波河南大学

学位级别：硕士

随着计算机技术和传感器技术的迅速发展,多传感器数据融合技术在军用和民用领域得到了广泛应用,而数据融合的关键问题是模型设计和融合算法。传统的同步数据融合算法不能在计算量和估计精确度上达到整体“优”,而现有的异步融合算法大... 详细信息

随着计算机技术和传感器技术的迅速发展,多传感器数据融合技术在军用和民用领域得到了广泛应用,而数据融合的关键问题是模型设计和融合算法。传统的同步数据融合算法不能在计算量和估计精确度上达到整体“优”,而现有的异步融合算法大都存在时间延迟以及计算量大等问题,这些问题都将影响算法在实际中的应用。本文在已有工作的基础上,针对传统融合算法研究存在的问题,致力于新的融合算法的设计,并将数据融合理论应用到过程监控中。其主要内容包括以下几个方面: ⑴ 对多传感器动态系统采样进行详细分析;⑵ 针对同步融合算法存在计算量大的问题,提出一种基于分步式滤波的同步数据融合算法。 ⑶ 提出一类基于通信故障的多传感器数据融合算法;⑷ 给出了一类基于传输延迟的分步式异步融合算法框架;⑸ 考虑现有异步融合算法存在的计算量过大以及时间延迟等问题,提出了一种新的基于匀速增量建模的异步采样数据融合算法;⑹ 将(多尺度)数据融合理论与过程监控相结合,发展出一类基于(多尺度)数据融合理论的过程监控策略。

关键词： Kalman 滤波分步式异步融合匀速增量过程监控 PCA