基于Kalman滤波的自回归滑动平均信号信息融合Wiener滤波器

应用Kalman滤波方法,在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合规则下,提出了带白色观测噪声的多通道ARMA信号的多传感器信息融合Wiener滤波器.它可统一处理信息融合滤波、平滑和预报问题.为了计算最优加权阵,提出了计算局部滤波误差互协方差阵的公式.同单传感器情形相比,可提高估计精度.一个带三传感器的目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.

基于DSmT与粒子滤波的多传感器融合

为实现多传感器对机动目标状态的跟踪,提出一种基于DSmT与粒子滤波的多传感器融合算法。在各传感器利用粒子滤波方法处理观测数据的基础上,运用DSmT作为融合工具,将观测数据转化为辨识框架内的元素及其mass值,得到最终融合结果。实验结果表明,该方法可减小距离误差,提高跟踪精度,且运算复杂度能满足在线实时融合的要求。

雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达/红外双模制导背景下,对雷达/红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息,应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵,从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。

基于标量加权信息融合的智能故障诊断方法研究

为了满足生产过程中越来越复杂的系统,多传感器逐渐被引入到了故障诊断系统中,多个传感器的应用,使得故障诊断更加及时迅速。本文基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,对多传感器离散线性随机系统,给出一种分布式标量加权信息融合Kalman滤波器,并在故障诊断中应用,通过仿真例子验证算法的有效性。

标记关联的多声呐多目标航迹融合方法

为解决基于高斯混合概率假设密度滤波器的多声呐多目标跟踪算法无法提供目标航迹问题,本文提出了一种标记关联的航迹生成、融合方法。该方法通过关联算法、外推法实现了航迹标记更新,解决了目标航迹生成问题。通过标记关联信息,实现了航迹融合。仿真试验表明:该方法不仅可以滤除假目标干扰,还可以准确地提供目标航迹信息。