多传感器采样系统的分布式容错估计

研究了多传感器采样系统在发生一类典型故障情况下的分布式融合估计问题;首先,针对局部传感器,利用Kalman滤波获得的新息进行故障检测;然后在最小方差意义下发展了传感器故障在线递归估计方案;进一步将所获得的估计结果对故障传感器的测量值进行重构,并应用射影定理建立了局部传感器容错更新算法;最后基于线性最小方差融合原则给出了多传感器采样系统的分布式容错估计方案;相比于已有融合估计方法,所提方案不仅能及时检测传感器故障,并且能进一步充分利用故障传感器信息来提高估计精度;数值仿真验证了方法的有效性和优越性。     

自适应惯性／天文器件级组合导航算法研究

在惯性／天文组合导航系统中,天文设备输出信息中所包含的噪声易受外界环境影响而发生变化,使得惯性／天文器件级组合导航数据融合精度受到制约。针对这一问题提出了基于自适应滤波的惯性／天文器件级数据融合算法,该算法在对导航参数误差、惯性器件误差进行滤波估计的同时,对天文量测信息噪声方差阵进行实时推算,从而优化滤波器对天文量测信息的处理,提高导航精度。经仿真试验可知,使用自适应滤波算法进行数据融合,导航位置精度可提高30％,具有理论价值与工程意义。     

基于速度阻尼的天文／惯性组合导航技术研究

简要介绍了天文／惯性组合导航系统的基本原理,采用速度阻尼技术阻尼惯性导航系统的舒拉周期误差,为天文导航系统提供高精度的姿态信息,从而利用天文导航信息估计补偿惯性导航系统的陀螺漂移,同时,速度阻尼克服了天文导航不能估计补偿加速度计误差的缺点,使天文／惯性组合导航的各种误差得到补偿修正,解决了天文／惯性组合导航长航时导航条件下导航精度不高的问题;对研制的天文／惯性组合导航系统远洋航行的数据进行半物理仿真,仿真分析结果表明：基于速度阻尼的天文／惯性组合导航技术可以实现天文／惯性组合导航系统的长航时高精度组合导航。     

基于模糊技术的非线性系统目标跟踪融合算法

提出了一种基于模糊技术的非线性系统中多传感器目标跟踪融合算法.在基于卡尔曼滤波器的分布式融合算法中,利用模糊技术中的决策距离思想,对实时跟踪目标的多传感器进行动态分组,以获得在非线性系统中目标跟踪的最佳融合数据精度.仿真结果证明,该算法是一种有效的分布式融合算法.     

基于声矢量传感器的分布式定位系统在水下宽带声源定位中的应用

提出了基于声矢量传感器的分布式浮标网络定位系统,研究了不同应用背景下单个声矢量传感器的测向算法,推导了目标DOA估计的Cramer-Rao界,给出了分层海水介质中多个声矢量传感器的几何定位算法。数值仿真结果表明:(1)系统的定位性能强烈依赖于接收信噪比;(2)该系统适用于单一强声源的定位。     

多尺度传感网络失效节点检测系统设计

对多尺度传感网络中的失效节点进行准确检测与定位,实现故障节点的高效检测,保障传感网络的可靠运行。提出一种基于多传感器量化融合跟踪滤波检测的失效节点检测算法,并进行检测系统优化设计。构建多尺度传感网络的节点分布实体对象模型,进行失效节点检测系统总体设计和技术指标分析。设计基于多传感器量化融合跟踪滤波检测的失效节点检测算法。进行系统的硬件设计,包括A/D模块设计、时钟电路设计、程序加载电路设计、传感器通信模块设计和系统电源模块设计。在ARM Cortex?-M0平台上进行检测系统软件开发。系统仿真结果表明,该系统进行多尺度传感网络失效节点检测的准确度较高,提高了传感器网络的寿命周期。     

基于大气偏振光特性辅助定向的自主导航方法

针对惯性系统(INS)与卫星组合导航容易受到干扰的局限性,为提高海上作战船舰的自主导航能力,提出基于全天域大气偏振光特性辅助定向自主导航方法。在分析全天域偏振光中性点的运动规律的基础上,采用两点一线原理使用中性点确定载体航向角并结合电磁计程仪(LOG)测得的航速信息辅助惯性系统进行导航,采用卡尔曼滤波最优算法对组合导航系统进行了信息融合。matlab仿真结果表明基于全天域偏振光中性点/LOG/INS组合导航方法能够有效抑制INS导航定位误差,使船舰航向角误差稳定在0.6,水平速度误差稳定在0.7 m/s,水平位置误差稳定在10 m,增强了船舰的自主导航性能,并且具有高度的隐蔽性和抗干扰能力,具有一定的军事工程应用价值     

分布式测试系统时间同步技术的研究

分布式测试系统是集计算机控制技术、网络通信技术与多传感器信息融合技术于一体的复杂测控系统;与独立测试系统不同,在网络化分布式测试系统中,各测试装置需按通信协议与网关节点通信以完成相应的测试;不同测试装置在接收网关节点发出的信号时,由于传输距离不同会引起时延差;如果系统中的各个测试装置不具备统一的时间基准,那么得到的测试数据因为时钟差异将无法反映出信息的真实情况;因此,整个网络中所有测试装置需要保持时间同步;针对分布式测试系统时间同步的需求,对信号传输过程中的时延问题进行了研究,提出了一种基于FPGA的时延测量方法,对这种软硬件结合时延测量方法的实现原理进行了详细阐述,并进行了功能仿真及试验验证。     

一种新型GNSS/MEMS紧组合导航系统设计

针对探空火箭在高动态与非线性环境下高精度导航问题,基于DSP6747+FPGA双核构架,设计了一种低成本的新型GNSS/MEMS一体化紧组合导航系统。同时,在直接法滤波的基础上采用了改进的自适应渐消扩展卡尔曼粒子滤波(PF-AFEKF)算法,解决了粒子退化问题并充分利用了当前观测信息以及自适应权重因子抑制了滤波发散,实现了高动态、非线性状态下的GNSS/MEMS深度信息融合。最后,进行了地面跑车试验,试验结果证明了所设计的低成本GNSS/MEMS紧组合导航系统具有较高的导航精度,容错能力强。     

基于分布式视频编码的低能耗视频传感器节点研究

在无线多媒体传感器网络中,如何提高节点能源的利用率,延长整个网络的生命周期是当前迫切需要解决的关键问题。从视频数据处理和传输能耗的角度出发,对分布式视频编码(DVC)基础理论及视频传感器节点的能耗模型进行分析和研究。通过实验仿真的方式将H.264帧内编码方案同DVC方案进行比较,实验结果表明了DISCOVER-DVC方案在节点节能方面的优势。最后基于DISCOVER-DVC算法,在S3C6410硬件平台和嵌入式Linux操作系统平台之上完成视频传感器节点设计,来降低节点能耗,提高节点生命周期。     

机载北斗/GPS/SINS组合导航系统软硬件设计

针对单一导航导航系统在导航精度、稳定性、设备成本以及导航信息完备性等方面的局限性,设计了卫星导航/惯性导航组合导航系统。针对GPS导航系统受制于人及北斗导航系统发展尚不完善的特点,提出了基于北斗/GPS/SINS的军用机载组合导航系统软硬件设计。搭建了北斗/GPS/SINS组合导航系统硬件平台,采用基于不确定度的加权平均数据融合算法提高组合导航系统的导航可靠性和准确性。仿真结果表明,该组合导航系统稳定性好,可靠性高,定位准确。     

WDM网络中基于多核心的组播路由算法

提出了一种WDM网络中组播的分布式路由算法。该算法是一种基于核心树的算法,其关键是找到一个核心节点集,使得以该核心节点集为树根、包含组中所有节点的树满足延迟时限的要求,同时使树的成本尽量小。算法首先根据目的节点确定组中的核心节点集,并生成核心节点内部的稳定树;然后以核心节点集为树根构造包含所有目的节点的组播核心树。由于采用了分布式的方法建立核心树,并且采用的是多个核心,所以在一定程度上减少了建立组播树所需要的时间,并且有效地解决了系统在核心处的瓶颈问题。     

实时运动结构重建在自主导航系统中的应用

实时运动结构重建是自主车辆、机器人导航、空间探测器自主降落、智能监控等领域中的重要研究课题。目前实时运动结构重建主要存在着特征匹配困难、鲁棒性差、系统无法自动获取初始参数和需要大量人工干预等诸多问题。利用高速CMOS摄像机与惯性传感数据融合提高了运动结构重建算法的精度及其鲁棒性。该算法在扩展卡尔曼滤波框架下是通过融合惯性与视觉传感器的数据来进行运动估计的。对场景中的每一个待估计结构的特征点建立对应的卡尔曼滤波器,以估计其空间三维结构信息。运动估计模块与结构估计模块交替运行,减小了系统运算的复杂度,提高了实时性能。通过对真实场景图像序列的实验验证结果表明,惯性传感器的额外信息能够有效地提高运动结构估计的精度,能够增强算法的鲁棒性。     

一种全局低偏的视觉/惯性/弱定位辅助融合导航系统

以视觉惯性为核心的导航技术在长期运行工况下误差会不断累积,进而产生严重的轨迹偏移。针对该问题,提出一种全局低偏的视觉/惯性/弱定位辅助融合导航系统。该系统以视觉惯性里程计高频率、高局部精度特性为基础,在室内外不同场景中,提供可选的全局信息辅助方案,融合卫星导航原始信息、超声基站测距信息以及视觉靶标定位辅助信息,实现室内外一体化全局低偏导航。搭建数据平台采集现实数据,基于激光点云匹配方法生成轨迹真值,将本文方法与VINS-Mono方法和ORBSLAM3方法进行导航精度评估对比,证明所提出的系统在全天候室内外不同光照环境中鲁棒性最好,在局部和全局都具备最优的导航精度。     

基于扩展自适应融合算法的GILS进近系统研究

本文通过研究飞机在低可见视程条件下的进近问题,力图充分利用全球卫星导航系统的能力,使机场在不需要更新陆基无线电导航系统的情况下从I类盲降标准提升到II类及以上的相同或可比拟的运行标准。通过对某航空公司飞行数据的分析,为提高飞机进场水平导航精度和空域利用率,提出了组合应用全球卫星导航系统GNSS( Global Navigation Satellite System)和仪表着陆系统ILS(Instrument Landing System)的进近体制模型,即为GILS（GNSS and ILS）进近系统。利用扩展自适应融合算法,将两种导航源的定位数据融合,通过数学建模,仿真模拟飞机进近航迹。仿真和实际验证试飞数据表明,该方案可有效提高飞机的水平导航精度和空域利用率,有潜力将CAT I标准提升为类CAT II水平。     

水声信号数据融合系统的性能研究

给出了一种多传感器水声信号数据融合的数学模型和融合算法,并将该方法用于分布式水声信号检测系统中多部声呐的信息综合。计算机仿真结果表明,该分布式数据融合系统的检测概率和作用距离均有较大的提高。     

MC-ROV导航系统研究

针对研制的新型模态切换水下机器人(Mode-Converted ROV, MC-ROV),设计了一套以MEMS器件为主的微惯性组合导航系统,包括陀螺仪、加速度计、磁力计、深度传感器及微处理器等。系统采用互补滤波方法抑制陀螺漂移,设计卡尔曼滤波器计算姿态角。本文采用了改进的自适用卡尔曼滤波器,增大新近数据的作用,减小陈旧数据的作用,避免滤波发散,提高导航精度。水池实验表明结合互补滤波、自适应卡尔曼滤波能够获得比较精确、稳定的水下机器人导航信息。同时,基于实测数据进行的算法仿真表明改进后的渐消记忆指数加权自适应卡尔曼滤波可以在一定程度上改善导航效果。     

基于PTG502-CAN的锅炉管道异常压力检测系统设计

针对传统系统对火力发电厂蒸汽管道的异常压力检测准确性不高的难题;设计并实现了基于CAN分布式网络与压力传感器PTG502的锅炉蒸汽管道异常压力检测系统;整个系统采用分布式CAN网络控制体系,在锅炉管道的各个关键部位部署压力传感器PTG502对实时压强信号进行采集,检测网络中的所有压力信号经过处理后送入微控制器进行综合分析,微控制器根据设定好的程序算法判断哪些部位的压力异常,并将数据实时送入管道控制中心系统,从而使主控制中心及时采取停止加压、发出声光报警等措施,有效地减少了安全事故的发生;最后进行实验,实验结果表明:设计的系统稳定性强,检测数据的准确性大大提高,满足实际需求。     

基于热释电红外传感器的多节点定位系统研究与设计

针对热释电红外传感器(PIR)在人体探测领域中越来越广泛的应用,研究设计了一种基于PIR的检测定位系统,可实时完成对人员目标入侵探测区域时的检测与定位,并预推出人员目标的行进轨迹;该系统由多个PIR感知节点组成,每个感知节点通过传感在动、静两种状态下对探测区域进行信息采集;最终融合多节点与不同状态下传感器采集的数据,算出各个传感器的探测角度值,以交叉定位的算法,得到目标的定位坐标;经实验证明,该系统运行稳定,检测灵敏,定位效果很好,拓宽了热释电传感器在定位定向方面的使用范围。     

WSANs中基于蜂巢结构的移动容错恢复算法

旨在研究无线传感器与执行器网络(WSANs)中节点失效情况下恢复执行器(actor)节点服务的算法. 首先说明了WSANs中的实时覆盖模型, 证明WSANs覆盖恢复问题是NP难问题, 给出了近似求解方案. 在此基础上, 提出了一种基于六边形蜂巢结构的移动容错算法HMFR用于恢复失效actor节点, HMFR 算法在限制网络初始部署的条件下拥有很好的性能. 通过实验与现有的恢复算法进行比较, 发现HMFR算法在actor覆盖sensor节点数和移动距离方面有更好的性能.