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空地网联集群协同模式识别方法

北京航空航天大学学报 2024年

作者：曲桂娴周建山司杨刘晓静袁奇雨马清琳北京航空航天大学航空发动机研究院北京航空航天大学未来航空发动机协同设计中心天目山实验室北京航空航天大学交通科学与工程学院北京物资学院物流学院北京航空航天大学能源与动力工程学院

空地网联集群在智慧城市、智慧农林、智慧交通等国民经济生产领域具有巨大的应用潜力，同时在战场态势感知、空地协同打击等军事领域展现出极大的应用价值。本文面向空地网联集群准确感知与识别复杂环境目标的需求，建立了基于模式分类... 详细信息

空地网联集群在智慧城市、智慧农林、智慧交通等国民经济生产领域具有巨大的应用潜力，同时在战场态势感知、空地协同打击等军事领域展现出极大的应用价值。本文面向空地网联集群准确感知与识别复杂环境目标的需求，建立了基于模式分类概率的全局似然函数最小化模型，提出了空地网联集群的分布式学习与自适应信息融合算法，该算法包括基于梯度下降的信息扩散和基于自适应加权的信息融合两个主要步骤，形成了空地协同的模式识别方法。此外，推导出了空地网联集群协同模式识别算法的平均误差递归方程，理论证明了算法的误差收敛性。通过建立空地网联集群网络信息交互拓扑模型，利用雷达实测数据集进行仿真测试。仿真结果表明，集群分布式融合算法对信息估计的平均均方偏差和系统误差可有效逼近理论最优水平。当节点数由10上升至40时，集群分布式融合算法的平均均方偏差由-48.70 dB下降至-53.96 dB，系统误差由-27.42 dB下降至-30.22 dB，接近于误差的理论值。对比实验表明本文算法较传统方法具有良好的精度，可有力支撑空地网联集群对复杂环境目标的感知与识别。

关键词：空地网联集群协同模式识别信息交互拓扑模型分布式融合算法雷达实测数据

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基于扩展卡尔曼滤波算法的双模制导仿真研究

航空兵器 2018年第1期25卷 27-32页

作者：刘广哲张科吕梅柏王靖宇王佩西北工业大学航天学院西安710072 航天飞行动力学技术重点实验室西安710072

传统仿真方法利用目标运动参数的真实值来实现制导律时不能反映导弹真实工作过程。将扩展卡尔曼滤波算法应用于制导回路中,分别采用雷达单模及雷达/红外双模测量信息对目标运动参数进行估计,进而利用广义比例导引律形成制导指令,使导弹... 详细信息

传统仿真方法利用目标运动参数的真实值来实现制导律时不能反映导弹真实工作过程。将扩展卡尔曼滤波算法应用于制导回路中,分别采用雷达单模及雷达/红外双模测量信息对目标运动参数进行估计,进而利用广义比例导引律形成制导指令,使导弹飞向目标。仿真结果表明,利用目标参数估计值形成制导指令能够引导导弹准确命中目标,然而导弹的法向加速度在弹道初始段及末段存在较大的抖动,反映了寻的导弹在末制导阶段的真实工作状态,对于制导律的优化等方面具有一定的工程参考价值。

关键词：扩展卡尔曼滤波寻的制导双模导引头分布式融合算法

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噪声相关和估计误差方差奇异的滤波融合算法

噪声相关和估计误差方差奇异的滤波融合算法

作者：杨钰晗四川大学

学位级别：硕士

多传感器的线性随机动态估计系统复杂多样。实际应用中,各传感器的观测噪声常常具有相关性,同时由于状态向量可能受到各种约束,如:等式约束、不等式约束、运动学定律等,从而估计误差方差阵可能是奇异的。理论上这些先验信息有利于得到... 详细信息

多传感器的线性随机动态估计系统复杂多样。实际应用中,各传感器的观测噪声常常具有相关性,同时由于状态向量可能受到各种约束,如:等式约束、不等式约束、运动学定律等,从而估计误差方差阵可能是奇异的。理论上这些先验信息有利于得到更精确的估量,但现有的融合算法存在局限性,无法应用于这类情况。本文针对此类问题,基于线性最小均方误差(MMSE)准则,提出了最优加权的估计融合算法,其中融合的加权矩阵可以递推的求得。其次,对于存在异常观测数据的传感器,利用协方差匹配法使其不参与当前融合,从而提高系统的稳健性。最后通过仿真,将本文所提出的融合算法与中心式融合算法进行对比分析,比较了两种算法的估计误差,数值结果验证了该算法的有效性。

关键词： Kalman滤波相关噪声奇异估计误差方差分布式融合算法

基于DeGroot模型的舆情动力学及其在分布式目标识别中的应用

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基于DeGroot模型的舆情动力学及其在分布式目标识别中的应用

作者：赵照闽南师范大学

学位级别：硕士

近些年,随着科学技术的迅速发展,舆情的传播形式和方式发生了许多重要改变。它具有即时,自由,大信息量等特点,因此健全的舆情引导机制已经成为全球各国政府共同关心的问题。French、DeGroot最早提出基于代理人的舆情形成模型,即每个代... 详细信息

近些年,随着科学技术的迅速发展,舆情的传播形式和方式发生了许多重要改变。它具有即时,自由,大信息量等特点,因此健全的舆情引导机制已经成为全球各国政府共同关心的问题。French、DeGroot最早提出基于代理人的舆情形成模型,即每个代理人通过与邻居交流来更新自己的观点。本文研究了DeGroot模型在舆情动力学与信息融合中进一步应用,分别为固执代理人带有敏感函数的舆情动力学模型和基于多地并行融合的多传感器目标识别信息融合方法:（1）带有敏感函数的代理人为固执的舆情动力学模型研究了每个代理人敏感程度受到他目前观点影响的舆情形成模型,其中敏感程度用敏感函数表示。特别地,本文提出固执积极和固执中立两类不同的代理人。同时,假设观点是一个标量值,其范围是一个连续区间。接着,本文对这两种不同的敏感函数提供了详细的理论分析,并且证明了达到一致性的充要条件。最后,通过仿真来证明这个结果。（2）基于多地并行融合的多传感器目标识别信息融合方法提出了一种多地并行融合的传感器网络目标识别信息融合方法,其中,每个传感器只需要与邻居传感器交换信息。基于D-S证据理论,设计了一种分布式信息融合算法。每个传感器运行该融合算法可在一定的网络拓扑下达到目标识别信息的一致融合结果。实例仿真结果验证了该融合算法的有效性。

关键词：舆情动力学一致性敏感性函数目标识别分布式融合算法 DS证据理论

噪声相关系统中估计误差方差奇异的滤波融合算法

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系统仿真技术 2021年第2期17卷 78-83页

作者：杨钰晗李智牛顿标宋恩彬四川大学数学学院成都610065 电子信息控制重点实验室成都610063

多传感器的线性随机动态估计系统复杂多样,其中,各传感器之间的观测噪声相关系统得到广泛研究。但在实际应用中,噪声相关系统的状态向量还可能受到各种约束,如:等式约束、不等式约束、运动学定律等,使得估计误差方差阵可能是奇异的。理... 详细信息

多传感器的线性随机动态估计系统复杂多样,其中,各传感器之间的观测噪声相关系统得到广泛研究。但在实际应用中,噪声相关系统的状态向量还可能受到各种约束,如:等式约束、不等式约束、运动学定律等,使得估计误差方差阵可能是奇异的。理论上这些先验信息有利于更精确的估量,但现有的融合算法存在局限性,无法应用于这类情况。针对此类问题,基于线性最小均方误差(MMSE)准则,提出了最优加权的估计融合算法。通过仿真,将最优加权的估计融合算法与中心式融合算法进行对比分析,比较了两种算法的估计误差,数值结果验证了该算法的有效性。

关键词： Kalman滤波相关噪声奇异估计误差方差分布式融合算法

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多传感器数据融合结构性能分析

仪器仪表用户 2012年第3期19卷 75-77页

作者：朱再文杜坚徐琰乐强西南石油大学电气信息学院成都610500

本设计主要对分布式多传感器数据融合结构性能展开研究。分析了多传感器数据融合的主要融合结构并对两种常见的分布式数据融合算法:简单凸组合融合算法、Bar Shalom-Campo融合算法进行理论分析。最后利用MATLAB软件对简单航迹融合(SF)... 详细信息

本设计主要对分布式多传感器数据融合结构性能展开研究。分析了多传感器数据融合的主要融合结构并对两种常见的分布式数据融合算法:简单凸组合融合算法、Bar Shalom-Campo融合算法进行理论分析。最后利用MATLAB软件对简单航迹融合(SF)和协方差加权航迹融合(WCF)算法进行仿真并对仿真结果进行简单的分析来说明分布式融合结构的性能和特点。

关键词：多传感器分布式融合算法仿真