基于Kalman濾波—加權因子的多傳感器數(shù)據融合方法研究.pdf

1、數(shù)據融合就是將來自多個傳感器或多源的信息進行綜合處理,從而得出更為準確、可靠的結論。通過對多傳感器數(shù)據融合的功能和結構模型的分析比較,并結合具體的應用,確定了本論文采用位置級多傳感器數(shù)據融合技術,是光電跟蹤測量系統(tǒng)提高設備跟蹤穩(wěn)定性進而提高觀測報告準確性,為事后數(shù)據處理提供可靠、穩(wěn)定的空間目標數(shù)據采樣,從而提高準實時及事后數(shù)據處理精度。從光電跟蹤系統(tǒng)的具體情況出發(fā),經過對數(shù)據融合結構的分析,確定融合方法為加權平均的融合方法。先對光學傳感

2、器和雷達傳感器的角度數(shù)據進行預處理,給加權融合節(jié)點提供在時間上一致的目標數(shù)據,再對這些數(shù)據進行加權融合,把結果送控制系統(tǒng)參與設備運動控制,最后對融合結果進行Kalman濾波預測產生一步外推。對雷達包括角度數(shù)據和距離數(shù)據的全信息進行坐標變換,分別對目標在三個坐標軸上的分量進行Kalman濾波,從而得到目標的一步外推估計,再轉換到設備的極坐標系中。對加權融合結果的外推數(shù)據和雷達數(shù)據的外推數(shù)據進行時間上的關聯(lián)、選優(yōu)得到融合算法的參考值(該值是