基于曲线拟合的多传感器时间对准方法研究

针对多传感器数据融合时间不同步、数据率不一致的特点,提出了一种基于曲线拟合的时间对准算法。该方法能将不同传感器测得的不同采样周期的数据对准到同一时间点上,以便进行特征提取与数据融合。同现有算法相比较,该算法计算简单,速度快,提高了融合效率。

基于小波和RBF神经网络的多传感器时间对准算法研究

提出利用小波降噪和RBF神经网络进行时间对准算法,该方法先对采集到的数据进行降噪处理,为下一步操作提供准确数据;然后利用RBF神经网络将不同传感器采集不同采样周期的数据对应到同一个时间点上,进行多传感器时间对准,为后面数据特征提取和数据融合提供高精度数据支持。通过仿真结果与其它方法的对比可得该方法运算速度快,具有数据修正能力和精确度高的特点,适用于多传感器的时间对准。

多传感器时间对准方法的研究

分析了多传感器数据融合时间不同步、数据率不一致的特点,在此基础上提出了利用曲线拟合的方法进行时间对准的算法,该方法可以将不同传感器测得的不同采样周期的数据对准到同一时间点上,以便进行特征提取与数据融合。与现有算法相比较,该算法计算简单,速度快,提高了融合效率。

一种基于多传感器多目标跟踪数据的时间对准方法

在智能交通系统应用中,常常需要利用多种传感器对不同的交通目标进行数据采集,经常遇到时间不同步、数据率不一致的问题。采用BP神经网络算法,提出了一种基于多传感器多目标数据的时间对准方法,较好地解决了多目标跟踪的基础问题,提高了数据融合效率,并通过仿真实验及与传统时间对准方法的比较给出了该方法的优点。

制导雷达组网多站数据的时间对准问题研究

制导雷达组网中各雷达站提供的数据在时间上是异步且不相关的,进行数据融合前必须解决时间对准问题,主要步骤包括选定基准时间序列,对各雷达站的时间进行修正,并把各雷达站的数据插值对齐到一个统一的时间序列上.

多雷达数据融合中时间对准问题的研究

对多雷达数据融合中时间对准问题进行了研究,提出了几种时间对准的插值方法。

基于GNSS时基的数据融合时间对准算法

为了改善空中交通的安全性和效率,对雷达等多传感器的监视数据融合时间对准方法进行了研究。从理论上将数据融合时间对准算法推广到先将数据统一到一标准时间基准上,而后再进行数据融合,据此推导出一种基于标准时基的多数据融合时间对准解析算法。并用一/二次雷达数据、ADS、VDL数据进行了仿真检验,结果表明:该算法的正确性且可满足空中交通使用。

分布式数据链的定周期自适应时间对准

分布式数据链航迹处理对时间对准提出了更高要求。为此,提出了一种定周期的自适应处理模型。通过建立数据校正模型,将多源数据统一到固定的时间点上,通过卡尔曼滤波算法将数据外推到相应时间点,并可有效根据其数据消息质量进行动态调整有效数据融合策略,从而为后续数据链航迹融合提供支持。通过仿真实验验证了算法的有效性和可行性,为后续数据链无中心数据处理提供了基础支撑。

多传感器数据融合处理的时间对准研究

针对空中交通管理中的多种类型航迹信息以及信息质量不一致等问题,采用了聚类的时间片技术,提出一种基于多类型传感器数据信息的时间归一化外推数据对准算法,融合航迹数据,提高了航迹信息的一致性和准确性。结合终端区及航路上的多类型传感器数据信息,在保证实时性的前提下,完成了一,二次雷数据、ADS、VDL数据的航迹融合处理,结果符合实际情况,验证了本算法的正确性。应用该算法的ATC航迹融合处理,提高了航迹的精确度、一致性和可靠性。

系统误差校正中的时间对准问题研究

在雷达组网系统中 ,为了能迅速而准确地进行误差校正 ,必须对用于误差校正的数据进行快捷而有效的空时对准。提出在单目标和多目标情况下的时间对准方法 ,并用最小二乘法对时间对准后的雷达数据进行误差校正仿真 。

多监视数据融合时间对准问题分析

在总结了时间片技术和同采样起点2种常用时间对准技术的基础上,提出了一种基于民航监视特点的时间归一化外推数据对准算法,可以在保证实时性的前提下完成一、二次雷达数据、ADS、VHF系统的数据融合处理。

时间对准误差分析实验

分析了滤波过程中预测误差情况,针对这一问题专门进行了数字模拟实验,并对于数字实验的结果进行了分析。

基于曲线拟合的多传感器时间对准算法研究

由于二维Q分类数据融合解决不了时间不同步的问题,提出了一种基于最小二乘法曲线拟合的时间对准算法。介绍了该算法的2个基本原理:最小二乘法拟合原理和时间对准原理;仿真分析该算法对2个不同采样周期的传感器进行数据融合。仿真结果表明,该算法计算速度较快,融合效率较好。

基于曲线拟合的PRS/IRS时间对准方法研究

针对被动雷达/红外(PRS/IRS)复合导引头的数据融合过程中两个不同采样频率的传感器测量数据时间不同步的问题,提出了基于最小二乘曲线拟合的时间对准方法,推导了最小二乘法的曲线拟合公式;分析了影响拟合精度的因素,提出了特定条件下同时满足实时性和拟合精度要求的最佳时间对准方案,并利用Matlab进行了仿真分析.仿真结果验证了该算法的有效性.

不同采集设备时间对准研究及误差分析

在数据采集和测试领域,经常出现对不同采集设备的记录参数进行对比分析的情况。为保证对比分析的正确性,需要对来自不同采集设备的数据进行时间上的对准。针对采集设备缺少时间信息的情况,提出一种利用关键参数的关键变化节点实现不同采集设备时间对准的方法。选取记录在不同采集设备中的同一个参数设为关键参数,分别查找该参数在两采集设备中发生同一状态变化的采集时刻位置,该时刻位置作为关键时间节点。利用该关键节点和采集设备的采集频率,实现不同采集设备起始时刻的对准。最后利用数值内插,实现不同采集设备在任意时刻的时间对准。通过均值和方差工具对该方法的时间对准精度进行分析,结果表明时间对准精度取决于采集设备的采集频率,当不同采集设备采集频率差异较大时对准精度取决于较低的采集频率。

高精度时间对准系统研究

在复杂系统中各个独立子功能模块常常需要精确系统时间同步来完成系统功能,描述了目前不同领域中存在的几种高精度时间对准系统,分析其中优缺点,并提出了一种基于复杂可编程逻辑器件(CPLD)的高精度时间对准系统,用低廉的成本,实现了较高精度的时间对准。

基于抛物线拟合的雷达网时间对准方法研究

针对雷达网现有时间对准方法的局限性,提出了一种基于抛物线拟合的时间对准方法。

一种适用于机载数据融合的改进时间对准算法

对机载多传感器数据融合的时间对准算法进行了研究,对时间不同步导致的对准误差进行了理论分析。在此基础上,为提高内插外推的精度,对数据时间差异很大的时间对准问题提出了一种改进的分段线性插值算法。对红蓝对抗场景下的数据链与机载火控雷达的数据融合处理进行了仿真分析,仿真结果表明该算法对机载多源数据融合处理具有良好的适应性。

多平台多传感器多源信息融合中的时空对准研究

讨论了多平台多传感器多源信息融合中的时空对准的一般方法 ,并给出了一种适用于最优估计的平台间对准方法的数学模型。最后给出了基于这种配准模型的EML算法和仿真结果。

组网雷达时空对准方法

针对组网系统中各雷达站数据空间、时间不同步问题,在对数据进行空间对准的基础上,提出一种基于自适应权值的时间对准算法,在保证实时的前提下融合航迹数据,提高了航迹信息的精确度、可靠性,通过对实测雷达数据的分析证明了该算法的有效性。