基于低成本传感器配置的信息融合方法研究-论文.pdf

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1、2015年5月天津大学学报(社会科学版)第17卷第3期M．dv2015JOURNALOFTIANJINUNIVERSITY(SOCIALSCIENCES)Vo1．17No．3基于低成本传感器配置的信息融合方法研究李涛，沈江(天津大学管理与经济学部，天津300072)摘要：文章重点研究了低成本传感器配置及信息融合的方法，针对实际工程应用，设计了低成本传感器配置方案及信息融合的方法，通过建立系统的状态空间模型，应用卡尔曼滤波，并采用4元数表示法进行扩展卡尔曼滤波的姿态融，借助于算法研究了实时扩展卡尔曼滤波技术的设计与实现，最后采用实例模型的数据对方案进行

2、仿真验证，并对验证结果进行分析。关键词：低成本传感器配置；信息融合；Kalman滤波中图分类号：F28文献标志码：A文章编号：1008-4339(2015)03-285-04信息融合在2O世纪70年代被提出，由于传感系要步骤。在实际应用过程中，想要得到完全真实的统中信息表现形式、数量、关系等方面的复杂性，以及系统方程是很难的，并且也不会得到线性方程。在应信息的有效性与及时性，仅依靠人脑的信息处理能力用方程中应为线性，而且依据工程实际条件和精度的已不能满足需要。因此，多传感器数据融合便蓬勃发需要，选择空间维度，即展起来，在现代多种应用平台和领域得到广泛

3、应用。A(t)X(t邶UZ()，、，(1)信息融合作为传感信息配置的辅助技术，能够使=H(f)X()信息得到充分整合与利用，使信息相互补充、验证，降式中：(t)为状态量；A(t)为状态运动方程；B(t)为系低信息的不确定性，为控制系统提供更精确、可靠、全统驱动矩阵；U(t)为系统输入；Z(t)为系统的观测量；面的数据信息。Waltz和Linas⋯全面论述了多传感器日()为观测矩阵。信息融合的内容、框架与应用，Shalom和Fortman_z阐对系统方程作离散处理，求得微分方程为述了目标跟踪领域应用多传感器数据融合方法的新思X(tk+1)=(tk+1，

4、tk)X(tk)+J(tk+1，r)想。20世纪80年代以来，我国学者将多传感器信息融合技术逐渐运用到国防、机器人、工业过程监控系统(丁)(下)d()(tk+1，tk)=eJ‘等领域。(2)在工程技术问题中，为了解决量测值中存在的随该系统为定常系统时，即A(t)=A，并记离散周期机误差问题，需要采用最优估计技术，其中Kalman滤T=t+1一t，则波是一种比较合适的最优估计技术，具有线性最小方(t川，t)=e(3)差估计的特点J。本文的研究对于拓展多传感器信记=(t，t)，．称为一步状态转移矩阵。．息融合技术应用到智能遥感、生产制造和商业经济等根据矩

5、阵理论得到领域具有重要的实践意义。(tk+1,tk肌筹+．．·++一(4)、空间模型当滤波周期很小时，一般可将近似地写为．建立系统的状态空间模型是应用卡尔曼滤波的必(tk+1，)=e盯=，+AI(5)收稿日期：2014-05-20．基金项目：国家自然科学基金资助项目(71171143)；天津市科技支撑计划重点基金资助项目(13zczDsFD19OO)作者简介：李涛(1979一)，女，博士研究生．通讯作者：沈江，tjulitao2010@163．tom．·286·天津大学学报(社会科学版)2015年5月当该系统为时变系统时，即A(t)是随着时间而不同，

6、则应满足滤波的精度，必须选择小的滤波周期，1—1让在经过离散处理的周转期内A(t)近似为常值，然后01按公式(5)进行计算。当Xk=X(tk)，Uk：U(tk)，将其代入式(2)，则近—10—1一l似地可以得到rtk+lI(t川，r)B(r)U(r)d()=TB(t)u(t)Jtk(6)当F=TB，则式(2)转化为Xk+1=．XX+r(7)rgo2+q21一g2一g232(q3q0+g1q2)2(q1q3一qoq2)]对观测方程的离散化一般采用零阶保持器进行，记Zk=z(tk)，Hk=()，则Zk=HkXk。因此，连续=l2(q1q2一qoq3)g0

7、2一q2q1+g；一q；2(q1go+g3q2)l系统的离散化方程为L2(q。q，+g。q2)2(q2q3一qoq)q一q—q；一q；j+。=川^(8)．其中，式(8)为近似值，该近似值是针对e胛和Itk+1一舭．矾^_．一c乏I；肌3一c苦Io00矶7⋯IearBUdt取—．。．。．。泰．．勒．一．2．级．．．．数．L一次幂。这种方法只有当Jtk钮1]01—11一胁—一22．—一c苦23—一20007小时会有好的效果。一般情况下，当等于系统最小时间大概一半时，其效果会相对很好，在实际工程中这1—一32一—(藿3=3—一舐3．0007种方法很常用。一

8、42一—跳4矶3—一龇4ooo7O00000二、算法实现及仿真结果分析O0O000(一)算法原理本文将采用四