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时间:2019-02-21
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1、四川大学硕士学位论文一般多传感器Kalman滤波融合中的观测数据压缩姓名:黄铮申请学位级别:硕士专业:概率论与数理统计指导教师:朱允民20030501一般多传感器Kalman滤波融合中酶溉测数据压缩专业概率论与数理统计研究熊黄静措导教撵朱允民教捺≈藏纂:多蕊感器靛Kalman滤滚融合是蠢诲多军零簿翼溺藏辩技部门孛有蓬要塞用的闯题,在融合中心常常会因观测数据过大而不能实时处理。在文献[1】中首次罐凼对于多抟感器的Kalman滤波融会,中心先将敝掰的蕊灞数器送行歪缭,戳在不损失性麓的情况下城少融合中心般运算辍,但要袋所有传感器的观测矩肄
2、必须能谚通过坐标变换转化为闶一矩阵,即每个观测瓶阵的行向量张戚的子窑间必须程瓣,方黪保涯弼遮综嚣豹数据镶黥缛到与无数援燕臻辩耀舄熬最好牲能。这一结果以后被许多文献引用并收入专著如[2,3】。显然文献【1】的条件过于限制,一般并不瀵霆。警这一条嵇不满廷,文熬上一菠来冤袋溅鼗摇热蓠垂缭黪结栗。本文将针对当所有的观测矩阵不一定都在同一子空间内的一般情况进行讨论,并提出两粹褒测数据压缭静簇决方案,著运赞蔼援缩数攥滤波整能浚畜损失。关键谲:多传感器,Kalman.滤波,数据压维DataCompressionMethodsForMultisen
3、sorKalmanFiljcerFusionMajor:ProbabilityandStatisticsStudent:HuangZhengDirector:ZhuYunminAbstractInrecentyears,multisensorKatmanfilterfusionhavereceivedsignificantattentionforbothmilitaryandnon—militaryapplications。Butinfusioncenterthedatasizemaybetoolargetobeprocessedi
4、mmediately.In1976【1】’adatacompressionmethodformuitisensorKalmanfilterfusionwasbroughtforwardfirstly.Inthatcase。thedata∽compressedinthefusioncentertoimprovethecomputationalefficiency.Butthemeasurementdatahavetohetransformedtoacommoncoordinatesystem—Obviously,,thisresult
5、istoolimitedtobeapplied.Inthispaper,twonewmethodsareproposedtodealwiththemorecommonsituationsandtheirarithmeticequivalencetouncompmssedprocessingisproved。Keyword:Multisansor,KalmanFilter,DataCompression四川大学硕士论文在现代科学技术的各个领域及人们El常生活的各个方面,我们将面对大量的数据处理问题,也就是从我们所得到的实际数据中去提取
6、真正反映客观事物本质的信息.由于数据产生和搜集都不可能处在一个简单的,可以和其他无关事物分离的封闭环境中,因此这些实际数据常常不可避免地受到噪声干扰,不再是确定性的数据,而是具有一定统计特性的随机数据。于是,数据处理常常需要应用统计方法。随机数据的处理,主要可分为两大类:判决和估计,他们又常常包含在同一实际问题的全过程.例如在雷达信号的接收和处理过程中。雷达发射脉冲信号碰到目标反射回来,这个回波信号被淹没在背景噪声中,通常相当微弱。因此,首先需要从接受到的,含有大量噪声影响的数据中判决是否有目标存在;其次,在判决目标存在以后,还需要
7、估计目标至发射机之间的距离和目标的运动速度,在工程上是通过分别估计回波相对发射脉冲的时延和回波信号的多普勒频移来计算上述目标的距离和运动速度的.这两类问题的数学基础分别是统计判决理论和统计估计理论,两者又都以概率论,随机过程,数理统计和随机优化为理论基础。近年来,多传感器数据与信息融合在军事和民用科技领域上受到了极大的关注。数据融合就是将多个传感器对同一信息源的观测数据进行加工处理,从而获得比单传感器更高的精确性,稳健性和在对抗环境下的系统存活性.实际上多传感器数据融合就概念上来看并不是新近出现的,人类和动物在进化的过程中早已获得了
8、这种能力一对视觉,听觉,嗅觉,味觉和触觉等的综合处理,并运用它来改善自己的生存能力.以前数据融合的方法主要在军事应用上有较大的发展,然而最近这个方法越来越广泛的被应用于民用领域,如;目标的自动识别,航天与空中交通管理,石油勘探,医疗诊
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