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分布式多传感器偏差配准与数据融合方法研究

分布式多传感器偏差配准与数据融合方法研究

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作者：徐歌星齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着科技的迅速发展,一系列具备高速度与高机动性的设备相继问世,其展现出高速和广泛的机动能力,系统模型表现出明显的非线性特征,使得现代目标追踪系统面临着前所未有的挑战。目前有关目标追踪的研究,使追踪系统中各传感器在类型、采... 详细信息

随着科技的迅速发展,一系列具备高速度与高机动性的设备相继问世,其展现出高速和广泛的机动能力,系统模型表现出明显的非线性特征,使得现代目标追踪系统面临着前所未有的挑战。目前有关目标追踪的研究,使追踪系统中各传感器在类型、采样率、传输时间等各方面保持一致,但实际追踪时受传输延时或传感器自身原因的影响,测量数据到达数据融合中心的时间仍各不相同。现有研究方法在处理存在空间偏差的异步测量数据时,因未能建立包含空间偏差的有效滤波模型,导致估计结果与真实值之间存在较大误差。此外,目标高机动性也给现有滤波算法带来了挑战。因此,研究适用于实际目标追踪场景的传感器空间偏差配准与数据融合方法,并结合机动目标的追踪问题进行研究,有助于推动目标追踪技术持续发展。本文的主要工作如下:1.分析传感器目标追踪的原理,通过对空间偏差的成因进行分析,总结常用的空间偏差配准方法。随后,对常用于数据融合的滤波算法的原理和适用条件进行分析,并选择扩展卡尔曼滤波算法作为后续研究的基础。最后,对常见的分布式和集中式等数据融合结构的性能进行比较分析,并梳理常见的运动模型,为后续研究提供方向和思路。2.针对测量数据中存在的空间偏差问题,提出了一种融合序贯方法的空间偏差配准与目标状态估计方法。该方法使用渐消扩展卡尔曼滤波算法进行滤波运算,并用测量数据的残差计算渐消因子,结合序贯方法进行融合结构设计。所提出的改进算法能够更好地适应空间偏差和过程噪声的变化,增强滤波算法的稳定性。针对目标状态估计性能将本文算法与典型算法进行了实验分析,本文方法在各维度的收敛幅度、均方根误差值等方面均优于对比算法,并针对不同渐消值下的估计性能进行了对比实验,证明了对算法叠加适当的渐消因子能够有效增强状态估计效果,减小目标状态估计误差。3.针对目标存在高机动的追踪场景,在完成空间偏差配准的基础上,提出了一种以交互式多模型算法为基础的稳健型机动目标状态估计方法。该方法将渐消扩展卡尔曼滤波算法与概率数据关联算法相结合,以缓解因目标运动模型高速切换而引起的滤波不稳定现象。同时,采用最近距离方法去除测量数据中的虚假测量,减弱虚假测量对追踪效果的干扰。分别针对简单和复杂两种机动场景与典型算法进行了实验分析,当运动模型切换时,本文算法在模型概率的匹配速度、稳定性以及均方根误差值等各方面均优于对比算法。4.在上述研究的基础上,使用MATLAB平台完成了空间偏差配准与数据融合软件的构建和测试。实现了软件层面的系统功能仿真,为分布式多传感器目标追踪系统的应用奠定了基础。

关键词：多传感器空间偏差配准机动目标数据融合

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