基于多平臺(tái)多傳感器信息融和系統(tǒng)中時(shí)空對(duì)準(zhǔn)研究.pdf

1、多平臺(tái)多傳感器多源信息融合系統(tǒng)中的時(shí)空配準(zhǔn)問題已經(jīng)成為多源信息融合領(lǐng)域中的一個(gè)重大的研究課題。多平臺(tái)多傳感器多源信息融合是關(guān)于協(xié)同利用多傳感器信息進(jìn)行多級(jí)別、多方面、多層次信息檢測、相關(guān)、估計(jì)和綜合以獲得目標(biāo)的狀態(tài)和特征估計(jì)以及態(tài)勢和威脅評(píng)估的一種多級(jí)別自動(dòng)信息處理過程，它將不同來源、不同模式、不同時(shí)間、不同地點(diǎn)、不同表現(xiàn)形式的信息進(jìn)行融合，最后得出被感知對(duì)象的更精確的描述。多平臺(tái)多傳感器多源信息融合系統(tǒng)由于本身具有的良好的性能魯棒性、

2、拓展的時(shí)空覆蓋區(qū)域、優(yōu)良的目標(biāo)分辨能力、良好的故障容錯(cuò)和系統(tǒng)重構(gòu)能力以及較高的系統(tǒng)資源利用率等特點(diǎn)，因此越來越受到人們的青睞和高度重視。 人們在享受到信息融合帶來的好處的同時(shí)也逐漸發(fā)現(xiàn)在信息融合過程中所遇到的一些難以解決的問題，其中融合中的數(shù)據(jù)配準(zhǔn)問題就是其中之一。因?yàn)槎嘣葱畔⑷诤现袝r(shí)空配準(zhǔn)問題是多源信息融合系統(tǒng)所必須具備的先期處理過程。為了確保對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行無誤差的轉(zhuǎn)換，常需要進(jìn)行多傳感器的配準(zhǔn)處理，否則未經(jīng)配準(zhǔn)的傳感器組

3、合可能導(dǎo)致比單獨(dú)使用一個(gè)傳感器時(shí)還差，甚至?xí)a(chǎn)生與實(shí)際情況相反的結(jié)果。為了提高多平臺(tái)信息融合系統(tǒng)的整體性能，研究多平臺(tái)多傳感器的時(shí)空配準(zhǔn)問題，無論是在理論上還是實(shí)用上都具有非常重大的意義。本文研究了多平臺(tái)多傳感器的時(shí)間、空間配準(zhǔn)算法，主要對(duì)空間配準(zhǔn)算法進(jìn)行了深入的研究。 本文首先簡要地介紹了一下該課題的研究意義，回顧了國內(nèi)外已有的時(shí)空配準(zhǔn)算法，總結(jié)了現(xiàn)有的卡爾曼濾波算法、最小二乘算法和極大似然配準(zhǔn)算法。它們都是基于二維區(qū)域性平面

4、內(nèi)的立體投影法，不可避免的帶來了數(shù)據(jù)的誤報(bào)和配準(zhǔn)模型的不準(zhǔn)確性。其次，簡要地介紹了目前的數(shù)據(jù)融合的基本方法、常用坐標(biāo)系和一些成熟的估計(jì)理論。 為了克服二維區(qū)域性平面中立體投影所產(chǎn)生的影響，本文推導(dǎo)了基于三維立體投影的無味卡爾曼濾波的配準(zhǔn)算法，在傳感器的姿勢誤差較小的情況下，該算法解決了最小二乘算法中沒有考慮量測噪聲的影響以及卡爾曼濾波算法中存在的問題。為了解決多平臺(tái)多傳感器的配準(zhǔn)問題，本文推導(dǎo)了基于地心坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的配準(zhǔn)算法，該算法將