多传感器异步融合技术研究

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1、第32卷第2期系统工程与电子技术Vol.32No.22010年2月SystemsEngineeringandElectronicsFebruary2010文章编号:10012506X(2010)0220221205多传感器异步融合技术研究1,221滕克难,董云龙,盛安冬(1.南京理工大学自动化学院,江苏南京210094;2.海军航空工程学院,山东烟台264001)摘要:多传感器信息融合理论大都是在无系统偏差和量测同步的理想条件下给出的,而实际的工程背景却并非如此。因此,在实际的工程实践中发现融合的效果

2、并不理想,有的甚至不如融合前的效果好。为解决这一问题,研究了系统偏差条件下的多传感器异步融合问题。针对不同的工程背景,提出了两种异步融合算法:异步卡尔曼滤波(asynchronousKalmanfilter,ASKF)算法和扩展异步卡尔曼滤波(generalizedasynchronousKalmanfil2ter,GASKF)算法。仿真表明,两种算法实现了异步量测条件下目标状态和系统偏差的有效跟踪。关键词:多传感器;信息融合;异步;卡尔曼滤波中图分类号:TP274文献标志码:AStudyonmult

3、isensorasynchronousdatafusion1,221TENGKe2nan,DONGYun2long,SHENGAn2dong(1.SchoolofAutomationNanjingUniv.ofScienceandtechnology,Nanjing210094,China;2.NavalAeronauticalandAstronauticalUniv.,Yantai264001,China)Abstract:Theoryofmultisensordatafusionisalwaysp

4、roposedundertheconditionthattherearenosystemerrorsandthemeasurementsofdifferentsensorsaresynchronous,whichisnotthetrueintherealengineeringenvironment.Therefore,theeffectoffusionisnotalwaysidealintherealenvironment,sometimesitisevenworse.Tosolvethisprobl

5、em,multisensorasynchronousdatafusionundertheconditioninfluencedbysystemerrorisconsidered.Fortwodifferentenvironments,twoasynchronousdatafusionalgorithms,asynchronousKalmanfilter(ASKF)algorithmandgeneralizedasynchronousKalmanfilter(GASKF)algorithmarepro2

6、posed.Simulationsshowthatthesetwoalgorithmstrackthestatesandsystemerrorswithasynchronousmeas2urementsofdifferentsensors,effectively.Keywords:multisensor;datafusion;asynchronous;Kalmanfilter此,人们常使用内插或外推的方法,将不同时刻的状态推算0引言到同一时刻,再进行同步融合。这种方法工程实现复杂,而将多部传感器的探测

7、数据融合在一起,形成统一的战且降低了组网系统的数据率,同时由于状态的时间推算还场态势,使得多传感器组网具有更大的覆盖范围,更高的探引入了误差。测精度和更准确的战场态势。但是在实际工程应用中,多Alouani和Rice对多传感器异步融合问题进行了深入传感器组网的效果并不如我们预期的理想,有时还不如单[124]的研究,文献[5]也提出了一种基于分布式计算的异步传感器的跟踪效果。产生这一现象的主要原因是目前绝大融合算法。但是,这些算法都只考虑了异步融合问题,而没多数数据融合理论都是在理想条件下得到的,即无系

8、统偏有考虑系统偏差问题。差且量测同步。在实际多传感器组网系统中,存在着方位角偏差、俯仰而在实际的多传感器组网系统中,由于各传感器的扫角偏差和测距偏差等系统偏差,这些偏差是系统的、非随机描周期和扫描起始时间的不同以及通信的延迟等因素使集变化的。为了消除这些系统偏差,人们提出了许多误差配[6213]中式的融合问题不满足同步融合的条件。因此,实际的雷准算法,而这些算法都是在量测同步条件下给出的。达组网系统中的数据融合问题是一种异步融合问题。为因此,为了解决上述

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