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相似文献
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1.
在运动测量设备噪声统计特性不确定的情况下,提出结合Sage-Husa滤波的合成孔径声呐多传感器组合运动补偿方法。使用Sage-Husa卡尔曼滤波处理多种异类运动传感器的数据,自适应估计声呐速度的最优值,计算实际航迹与理想航迹之间的横荡误差和升沉误差,最后通过时延校正原始回波数据。仿真结果表明,Sage-Husa滤波对运动误差估计精度至少提高37%,运动补偿后,目标峰值旁瓣比和积分旁瓣比有所降低,峰值旁瓣比接近理论值.湖试数据处理结果表明,目标能量分散的情况有所改善,能量集中在主瓣,散焦得到抑制。Sage-Husa滤波在多传感器系统噪声先验知识缺失的条件下,能减小运动数据估计误差,提高运动补偿的准确性。   相似文献   

2.
红外搜索系统作为被动式搜索系统,一般只能获得目标所处位置的方位角和俯仰角信息,缺乏距离信息,在无测距装置的条件下,只能依靠角度信息进行数据融合。依据角度值的三角函数关系,提出了一种新的分布式多传感器航迹加权融合算法,算法经仿真验证有效,降低了融合航迹的误差。在对量测数据进行误差修正的基础上,算法效果更加显著。  相似文献   

3.
为了提高MEMS陀螺输出角速度的精度,采用Allan分析法以及Kalman滤波算法对MEMS陀螺仪进行随机误差分析和补偿。由Allan方差分析陀螺的输出数据,对Allan方差进行最小二乘法拟合,得到各项随机噪声的定量评价指标;对陀螺的输出数据使用AR模型进行数学建模,采用AIC准则确定了AR模型的阶次,建立了陀螺零漂数据的离散时间表达式;在AR模型所建立的陀螺随机误差模型的基础上,设计了Kalman滤波器,对陀螺输出数据使用Kalman算法进行了滤波处理,对陀螺的随机误差进行了补偿;通过Allan方差对Kalman算法对陀螺随机误差的补偿效果进行分析。实验结果表明:角速率随机游走Kalman滤波前为槡0.148 7°/h~(1/2),Kalman滤波补偿后为槡0.004 1°/h~(1/2),,通过补偿可减小97.24%的角速率随机游走误差;零偏不稳定性Kalman滤波前为1.940 8°/h,Kalman滤波补偿后为0.054 2°/h,通过补偿可减小97.21%的零偏不稳定性误差;速率随机游走Kalman滤波前为2.698 5°/h~(3/2),Kalman滤波补偿后为0.334 3°/h~(3/2),通过补偿可减小87.61%的速率随机游走误差。Kalman滤波适用于MEMS陀螺的滤波处理,可有效降低陀螺的随机误差。  相似文献   

4.
金盛龙  李宇  黄海宁 《声学学报》2019,44(4):503-512
针对水下多目标方位跟踪及航迹关联问题,提出了一种粒子滤波的联合检测与跟踪方法.该方法在状态滤波过程中不需要方位观测值的输入,直接根据波束能量评估粒子的似然函数;利用交叉和变异算子进化小权值样本,通过低差异性序列的重采样提高子代粒子多样性。实现了多目标的跟踪并避免了方位观测量与多目标航迹关联的问题。仿真结果表明,在航迹断续和航迹交叉的情况下,该方法能够连续准确地跟踪目标方位。利用水下无人平台舷侧线阵的试验数据对算法性能进行了验证,正横方向的跟踪误差在3°以内;在目标运动模型失配时仍可以收敛到正确的方位航迹,没有出现错跟与失跟现象,可提高对交叉、汇聚及分离的多目标方位航迹的连续检测与跟踪能力.   相似文献   

5.
针对单目摄像头工作的双足机器人的视觉定位问题,设计了一种视觉传感器与超声波传感器相结合的信息融合方法,进行目标的识别和定位。对拍摄的图像进行HSV颜色空间的阈值分割得到二值图像,并对其进行形态学滤波处理和Hu轮廓不变矩匹配,以此识别到目标和其重心点图像坐标;建立单目定位模型,用机器人自身的超声波传感器得到与目标物之间的距离,采用Zhang标定法得到摄像机参数,把这些已知数据带入坐标转换,得到目标物在世界坐标系下的坐标,实现定位。借助NAO机器人的平台,将基于信息融合的定位方法和一般单帧图像定位方法进行对比实验。实验结果表明上述方法的误差相对较小,且能得到目标物的三维信息,验证了该定位方法的实际可行性。  相似文献   

6.
介绍了车载红外告警系统中多目标的航迹建立及目标从图像坐标到载体坐标的转换方法。系统在方位360°视场内均匀布置了6个红外传感器,天顶方向布置1个红外传感器,形成360°全半球视场。每个传感器对应1个目标检测板,系统设计有1个系统控制板,用于对目标进行坐标转换、航迹管理以及向各个检测板发送控制命令。当目标检测板完成目标检测后,便向控制板发送7个传感器中的目标信息,控制板对目标进行坐标转换使之统一于载体坐标系,在载体坐标系建立目标航迹并对航迹进行预测管理,最后通过串口向上位机输出目标在载体坐标系的位置信息并报警。实验证明,转换后的目标位置完全正确,且误差小于1°,满足系统指标要求。  相似文献   

7.
赵俊成  刘建平  袁良 《应用光学》2020,41(5):997-1004
利用阵列式网络具有探测覆盖面积大、可靠性高、环境适应性强等技术优点,在组网内各侦察设备获得目标连续随时间变化的方位角、俯仰角等信息基础上,提出了基于阵列光电系统观测数据的坐标转换和数据融合方法。系统侦察站采用m×n阵列布站组网,目标进入侦察覆盖区域后各侦察站全方位观察,获得目标的角位置信息与时间数据,实时发送至中心站进行坐标转换与数据融合处理,实现对空间目标的快速探测及坐标定位。同时设计了相关算法软件并进行了外场实验,在1×3侦察阵列下完成了对空域目标的侦察观测,根据中心站数据处理结果实时建立了被测目标的三维航迹。实验结果表明:提出的坐标转换与数据融合处理方法,能够有效提升阵列光电系统的实际应用能力。  相似文献   

8.
王锦  肖勇 《应用声学》2014,22(10):3282-3284
在多传感器协同探测的应用背景下,提出将模糊聚类算法应用于多传感器网络的数据融合方向,解决异构多传感器网络由于各传感器探测信息粒度、时空不同而造成的航迹分裂和航迹冗余现象;通过仿真结果表明,该算法可以减少传统统计学方法错关联、漏关联的概率,对于复杂运动轨迹的机动目标(交叉航路目标)能够很好地进行多传感器测量数据的聚类,正确地进行测量数据的关联和融合,并进一步在通用航空监视管理系统的工程应用中加以验证;该算法在通用航空监管、物联网、协同探测信息系统方向均有广泛的应用空间。  相似文献   

9.
改进的自适应Kalman滤波及其在水声机动目标跟踪中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对在水声机动目标定位跟踪领域广泛应用的传统Kalman滤波往往难以实现机动目标运动方向突变情况下的有效跟踪问题,本文通过分析传统Kalman滤波性能下降时机动目标的运动轨迹,并由此根据机动目标运动方向变化量来产生自适应因子以调整Kalman增益.数值仿真和实际海试数据验证表明,本文所提改进的自适应Kalman滤波在机动目标跟踪中不仅能够快速响应机动目标的运动方向突变,而且目标位置跟踪误差较传统方法显著减小,具有稳定、快速的跟踪性能.  相似文献   

10.
点云数据拼接在众多科研领域有着十分广泛的应用。为完整、精确地得到复杂物体的点云数据,提出一种基于Gocator的多传感器数据拼接方法。该方法需要对多传感器系统进行两两校准以获取各传感器坐标系与基准坐标系之间的空间变换关系,进而将各传感器自身坐标系下的数据转换到基准坐标系下,实现多传感器数据的拼接。对于双传感器数据拼接,首先通过两只传感器同时拍摄单孔标定块,利用最大距离法提取标定块轮廓坡口特征点,根据坐标转换原理,初步确定了两传感器间的旋转平移关系;在此基础上采用迭代最近点(ICP)算法进一步优化确定两传感器之间的最优变换矩阵,以得到精确的拼接关系。实验室搭建双传感器钢轨廓形检测平台对该算法进行验证,实验结果表明,多次拼接得到的钢轨廓形与标准模板误差不超过0.2mm,完全符合钢轨廓形允许误差要求,该算法具有较高精度和稳定性。  相似文献   

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