基于传递闭包聚类的多传感器航迹关联算法

在分布式多传感器数据融合系统中.航迹关联是关键技术之一,也是实现航迹融合的前提,航迹关联判定的准确性将直接影响到整个融合系统的性能.文中针对多传感器多目标航迹关联同题,提出了基于传递包模糊聚类的多传感器航迹关联算法.该算法利用基于模糊统计量的传递团包聚类法,选择航迹的位置、速度等信息为聚类指标,对来自多传感器的航迹数据进行聚类.计算航迹相似矩阵,利用平方法求出航迹相似矩阵的传递闭包,并根据该传递闭包确定航迹关联对.仿真试验结果表明,该方法能有效地实现多传感器、多目标航迹关联.     

基于多尺度Kalman滤波的多传感器数据融合

通过分析多尺度动态系统模型,提出了一种基于小波变换的Kalman多传感器数据融合算法。该算法结合了Kalman滤波的实时性、递归性和小波变换的多尺度特性,能对多传感器的观测数据有效地融合。算法首先将最细尺度上观测数据滤波后得到的估计序列小波分解到各尺度上;然后在各尺度上,利用该尺度上的传感器观测数据对小波分解系数进行更新;最后利用小波重构,达到更新原始估计序列的目的。仿真实验表明,该算法具有很好的数据融合效果。     

一种列车完整性监测系统的设计

本文设计了一种风压传感器、GPS定位模块和加速度传感器相结合的列车完整性监测系统,通过采集多源传感器信息,进行决策级信息融合,监测列车完整性状态与GSM-R无线通信技术实现车地双向通信.文中对系统的组成、工作原理及关键技术进行阐述.测试结果表明该系统能够有效监控列车分离,具有较高的应用价值.     

铁路重大突发地质灾害应急监测技术研究

我国西南山区地形地质条件极其复杂,具有地质灾害范围大、规模广、频率高、突发性强等特点,而山区铁路建设不可避免地需经过这些区域,因此,山区铁路防灾监测一直备受关注.2019年8月14日,受连日强降雨影响,成昆铁路K310+668～K311+232区段发生高位山体崩塌灾害,导致铁路断道3个多月.为保障抢险施工期人员安全及临...     

Data Fusion Algorithm for Multi-Sensor Dynamic System Based on Interacting Multiple Model

This paper presents a data fusion algorithm for dynamic system with multi-sensor and uncertain system models. The algorithm is mainly based on Kalman filter and interacting multiple model(IMM). It processes crosscorrelated sensor noises by using augmented fusion before model interacting. And eigenvalue decomposition is utilized to reduce calculation complexity and implement parallel computing. In simulation part, the feasibility of the algorithm was tested and verified, and the relationship between sensor number and the estimation precision was studied. Results show that simply increasing the number of sensor cannot always improve the performance of the estimation. Type and number of sensors should be optimized in practical applications.     

基于激光与视觉融合的车辆自主定位与建图算法

定位与建图是车辆未知环境自主驾驶的基础,激光雷达依赖于场景几何特征而视觉图像 易受光线干扰,依靠单一激光点云或视觉图像的定位与建图算法存在一定局限性。本文提出一 种激光与视觉融合SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的车辆自主定位算法,通过融 合互补的激光与视觉各自优势提升定位算法的整体性能。为发挥多源融合优势,本文在算法前 端利用激光点云获取视觉特征的深度信息,将激光-视觉特征以松耦合的方式输入位姿估计模块 提升算法的鲁棒性。针对算法后端位姿和特征点大范围优化过程中计算量过大的问题,提出基 于关键帧和滑动窗口的平衡选取策略,以及基于特征点和位姿的分类优化策略减少计算量。实 验结果表明：本文算法的平均定位相对误差为 0.11 m 和 0.002 rad,平均资源占用率为 22.18% (CPU)和 21.50%(内存),与经典的 A-LOAM(Advanced implementation of LOAM)和 ORB-SLAM2 (Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)算法相比在精确性和鲁棒性上均有良好表现。     

数据融合技术在海图作业标绘台的应用

论文将数据融合技术用于海图作业标绘台的设计，解决了海图作业标绘台实时标绘本舰和多目标航迹从而进行态势估计。文中对海图作业标绘台发展状况进行了简单介绍，并介绍了数据融合技术的应用背景、常用算法及研究内容．设计了相关模型，并具体论述了多目标检测和多目标跟踪技术在海图作业标绘台中应用。     

一种改进的舰载直升机多传感器目标信息融合跟踪方法

结合舰载直升机传感器探测方式的分析,对现有信息融合跟踪算法进行研究,指出其存在的计算速度和精度的问题,提出一种改进的多传感器目标融合方法.将该算法代入某作战仿真系统进行验证.该方法与原先算法相比,计算迅速、精度较高,对舰载直升机改进跟踪战术具有重要的参考价值.     

多传感器信息融合仿真平台的设计与实现

在多传感器信息融合系统的开发中，需要一个灵活可靠的仿真平台来对各种传感器模型、关联算法和融合算法进行调试评估。多传感器信息融合仿真平台经过模块化设计，面向对象方法编程，使得其具有开放性，易于扩展等特点。并给出一个该仿真平台的运行实例，使该仿真平台的可靠性、实用性等得到验证。     

多传感器融合列车测速定位实验平台的研究

阐述多传感器融合在列车测速定位中的应用;通过搭建多传感器融合的列车测速定位实验硬件平台,并利用虚拟仪器软件LabVIEW,实现平台的软件功能;介绍在铁路现场进行的实验及所获得的有效数据。