多傳感器數據空間配準算法研究及工程實現.pdf

1、本文課題來源于XXX研究所XXX項目。項目要求在多傳感器數據融合前對目標數據進行預處理，這里所說的數據預處理是指多傳感器數據融合通用模型中第一級處理的數據配準。本文主要研究多傳感器數據融合數據配準中的空間配準，以獲得工程上適用的空間配準模型和算法。目前，國內外大部分研究成果是二維平面內的數據配準?，F有的配準的模型和算法都是針對系統(tǒng)誤差固定不變。當目標距離傳感器較遠時，現有的配準模型存在問題，不能夠準確的反映現實環(huán)境模型。當系統(tǒng)誤差在改變

2、時，常用的參數估計算法，不易于在計算機中實現。為能夠在實際戰(zhàn)場環(huán)境中建立準確空間配準模型和求解算法，本文主要研究了以下內容：
　　 ⑴明確了多傳感器空間配準的任務。根據實際背景，分析影響空間配準的因素，給出了空間配準主要系統(tǒng)誤差來源。
　　 ⑵針對系統(tǒng)誤差在坐標變換過程中的發(fā)生改變情況，給出具體的分析。分析結果為：坐標變換對系統(tǒng)誤差的影響是無規(guī)律可循。主要是非線性運算所致，解決的辦法：提前建立目標位置坐標變換誤差數據庫，

3、根據目標位置查找誤差庫進行補償。
　　 ⑶對現有模型求解算法進行了仿真和分析。得出結果：通過對最小二乘估計法、廣義最小二乘法和最大似然估計法等算法進行比較，發(fā)現在已知隨機噪聲誤差分布的前提下，最大似然估計算法要好于前兩個算法，當隨機誤差沒有先驗條件情況下，只能用最小二乘參數估計算法。采用上述參數估計算法，系統(tǒng)誤差通常是固定不變的，由于項目的需求系統(tǒng)誤差不是恒定不變的，所以常用的估計算法不再適用。
　　 ⑷根據距離遠近建立

4、了空間配準模型和卡爾曼濾波的算法思想，將系統(tǒng)誤差參數作為運動狀態(tài)方程，按照傳感器觀測數據坐標變換和空間配準的任務得出系統(tǒng)誤差參數觀測方程，使用卡爾曼濾波算法求解。通過場景模擬和仿真，證明了該模型和算法的有效性。最后針對于最新的作戰(zhàn)模型給出了數據鏈和雷達之間的空間配準模型。
　　 ⑸工程實現。由于實時性強和數據量較大，只能在微處理器上實現，選用了Power PC處理器，在VxWorks嵌入操作系統(tǒng)環(huán)境下，使用C語言設計實現了數據鏈