改进区间Kalman滤波器及其在船舶组合导航中的应用

具有执行简便和高精度优点的测量值融合技术已经在船舶组合导航中得到了广泛应用。但由于船舶组合导航系统中各子系统模型参数的不确定性，传统的多传感器数据融合算法状态估计精度难以保证，因此提出了一种多传感器数据融合的改进算法。该改进算法不仅具有常规区间Kalman滤波器的鲁棒性，而且实用性较强。其具有如下特点：将所有系统不确定性和观测不确定性等效为系统噪声和观测噪声的不确定性，简化了系统模型；采用一种较为简单的区间矩阵综合求逆方案；利用时变马尔可夫模型在线调整滤波输出加权系数。仿真结果表明：该改进算法的状态估计精度较高。     

船载多传感器测量系统中点云技术的应用研究

点云技术的发展使船载多传感器综合测量系统更加完善。点云技术利用非接触方式测量海洋地形数据,将大量数据点组成数据集合,表现物体的空间表面特性,在海洋测绘、船舶辅助导航等领域具有巨大前景。由于点云技术瞬时测量数据量大,本文着重研究点云数据的坐标构建及其关键特征提取方法,并结合多传感器测量信息,提出基于语义模型的目标识别算法,有效地提高船载多传感器测量系统的数据挖掘及决策能力。     

船舶结构分布式测量系统及其模型

基于船舶挠性结构变形测量的现状、捷联惯导系统的应用现状和目前光纤布拉格传感器可复合使用、波长编码的独特优点,本文提出采用捷联惯导系统与分布式光纤布拉格光栅组成对船舶结构进行变形测量和健康监测的设计方案,分析了可行性,并建立了由捷联惯性系统和光纤布拉格传感器组成的光电多传感器初步测量模型.     

舰载多传感器数据融合技术发展研究

本文阐述了多传感器数据融合技术的发展概况,融合方法、特点及对舰载C~3I系统的影响,并对发展我国舰载多传感器数据融合技术提出了几点建议。     

舰载多传感器数据融合技术发展研究

本文阐述了多传感器数据融合技术的发展概况，融合方法，特点及对舰载Ｃ＾３Ｉ系统的影响，并对发展我国舰载多传感器数据融合技术提出了几点建议。     

基于数据融合的船舶航行评价系统

介绍基于数据融合技术的系统三级处理模型,并重点讨论基于数据关联的船舶航迹提取,基于坐标转换和几何模型的船舶运动参数计算,以及基于多测量周期数据融合的船舶操纵识别等,从而建立船舶航行评价模型,最后通过实例说明系统运行的有效性。     

多传感信息融合的船舶动力定位控制系统设计与仿真

为提高动力定位测量装置的准确性和精度,本文基于多传感信息融合技术进行船舶动力定位控制系统设计与仿真研究。在地球中心固定坐标系与北东地坐标系中,建立船舶动力定位系统传感测量模型,利用半实物仿真系统的试验数据,对建立的多传感信息船舶动力控制系统进行仿真分析。仿真结果表明,上述动力定位系统模型和控制系统结构能够满足船舶半实物仿真实验系统的电罗经测量数据的融合要求,且本文设计的船舶多传感信息融合方法的融合性能优于测量数据滤波后加权融合。本文研究结果可为船舶动力定位控制系统的设计与仿真提供理论指导和试验依据。     

基于数据融合的船舶电网参数测量研究

采用单传感器的传统船舶电气参数测量方法存在很多缺陷，会受到传感器的测量噪声和电网中的电磁干扰等影响，从而影响参数测量的精度和测量结果的稳定性。为此，应用状态估计技术和多传感器数据融合理论，提出了一种新的船舶电气参数测量方法。首先建立电压和电流的状态模型，将其连续的动态方程离散化，用于数字信号处理器（DSP）中。然后采用卡尔曼滤波和无反馈分布式融合来对离散化后的采样数据进行融合，从而得到全局数据融合的最优估计。最后，经过一个周期的采集数据估计值进行有效值计算，在液晶屏中显示出来。与单个传感器的检测方法相比，该检测方法具有更高的精度和更好的稳定性。仿真结果和实验测试结果都证明了本检测方法的有效性和优越性。     

基于信息融合的实时数据处理方法应用

文章以实际工程背景为出发点,以提高某指挥控制数据处理系统的处理效果为目的,在对当前已有的数据处理方式、方法深入剖析的基础上,综合运用多传感器信息融合技术、多目标跟踪技术、Kalman滤波技术等多种数据处理方法设计了一套改进的数据处理系统。解决了多传感器跟踪同一目标时,因各传感器精度、数据采样率不同而造成的航迹混乱的现象;解决了飞机编队起飞、大空域机动、空中编队和交叉飞行等复杂状态下的跟踪、态势综合、指挥控制、实时测控引导问题;应用系统设计包括系统体系结构与处理流程、多传感器融合算法模型、多种滤波算法、实测数据仿真和实际系统应用等问题。     

甲板变形测量系统的研究

以直梁为对象 ,提出基于曲线拟合方法的传感器优化布置法 ,并通过实例 ,得出甲板上梁的传感器优化布置方案。根据系统工作的特点 ,提出了建立基于多传感器数据融合的甲板变形测量系统的基本设想     

多传感器系统中的身份融合技术研究

文章介绍了在多传感器系统中身份融合的三种方法,并重点介绍和分析了D-S证据理论法及其改进算法,指出了各自的优劣,最后建议采用D-S证据理论法与其改进算法相结合的途径来进行身份融合。     

面向目标识别的水下多传感器信息融合技术比较研究趑

对于水下作战,目标识别十分困难,因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路,应分析研究不同的方法优缺点,取长补短,综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点,分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D-S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术,提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架,并结合应用讨论了其特点。     

自主式水下航行器水下回收融合引导技术方案及算法

[目的]为解决母艇携载的自主式水下航行器(AUV)在水下自主回收和对接的问题,基于惯导(INS)、声学超短基线定位(USBL)、光学等信号引导的多源数据融合,提出一种面向移动平台的AUV水下回收对接引导方法.[方法]为此,设计融合多传感器信息的扩展联邦卡尔曼滤波器,采用分散滤波并再经信息融合方法以提高滤波精度.分别以I...     

基于无人水面艇感知网的目标船航迹关联与数据融合

针对现有无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle，USV）在航行过程中感知周围航行目标时出现的数据源单一、数据延迟、数据丢失等问题，提出一种基于USV搭载的航海雷达和全球定位系统（GPS）数据源的USV海上航行目标感知数据融合方法。基于最小误差法提出雷达原始图像数据解析算法，并采用数据剔除、时间空间统一方法完成对目标数据预处理，构建基于欧氏距离和马氏距离的航迹关联算法模型、基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和专家评价法的融合数据权重分配模型。同时，开展USV试验研究，验证整体融合方法。结果表明，目标原始数据预处理方法合理可靠，融合算法稳定可信，可为USV海上航行目标感知、安全航行及快速避碰提供技术和算法支持。     

RBF神经网络在传感器故障诊断中的应用研究

提出一种基于RBF神经网络的传感器在线故障诊断方法,用某气囊隔振系统隔振装置中大量的传感器数据进行了仿真实验,验证了方法的可行性.通过对每个传感器建立单独的神经网络预测模型,实现多传感器的故障诊断.     

MapX在数据融合算法可视化系统中的应用

融合算法研究一直是数据融合方向研究的重点，由于传感器信息量大，相关实验数据复杂，对数据的表示和分析比较困难，研制直观的、图形化的融合处理可视化系统迫在眉睫。根据数据融合的要求，分析数据融合可视化系统的特点，在此基础上构建多图层的融合可视化系统框架模型，并利用Visual C＋＋开发环境结合通用GIS组件MapX研制出满足实际需要的软件，取得了良好的效果。     

双波段红外目标数据融合模型的研究

从跟踪性能,计算的复杂性,以及应用范围等方面对双波段红外传感器的三种融合模型进行比较,得出来自同一平台上两个红外传感器的数据,在各传感器没有各自的数字处理机的情况下,点迹融合模型较其余两种模型实用的结论。最后给出在点迹融合模型的基础上,用极大似然融合算法对点迹进行融合处理的仿真结果,证明该算法用于此种模型能提高目标状态信息的估计精度,降低测量误差,从实际应用上进一步说明算法的有效性。     

基于数据融合的单目标船避碰评估系统

建立了一个用于对单目标船避碰操作进行评估的系统。介绍了基于数据融合技术的系统三级处理模型,并重点讨论了基于数据关联的船舶航迹提取,基于坐标转换和几何模型的船舶运动参数计算,基于多测量周期数据融合的船舶操纵识别,和基于知识的碰撞危险、避碰阶段及会遇态势的判定等模块。同时给出了系统的工作流程图,最后通过实例说明系统运行的有效性。     

基于MGIS和GDI的数据融合综合态势显示系统设计与实现

根据数据融合综合态势显示系统的需求,在分析传统的完全基于MGIS实现的态势显示系统不足的基础上,提出了基于MGIS和GDI技术相结合构建多图层的综合态势显示系统框架模型,详细介绍了各组成模块的功能,分析研究了地图显示、军标显示、MGIS和GDI集成处理、显示控制、态势回放等关键技术实现.该系统在实际应用过程中取得了良好的态势显示效果.