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摘要:隨著電子技術(shù)與信息技術(shù)的快速發(fā)展，傳感器已經(jīng)變得十分重要，人們對(duì)其應(yīng)用的需求也相應(yīng)加大，但隨著對(duì)傳感器的研究，人們發(fā)現(xiàn)對(duì)單個(gè)傳感器所采集的信息進(jìn)行處理，不僅工作量巨大，而且還無法得到多個(gè)傳感器之間的聯(lián)系，誤差也相應(yīng)增大。所以信息融合技術(shù)得到了各個(gè)領(lǐng)域方面的認(rèn)可，它不僅可以有效解決單個(gè)傳感器之間存在的問題，還可以利用多個(gè)傳感器所提供的局部的信息，對(duì)外界環(huán)境進(jìn)行相對(duì)全面的描述。 論文開始就講解了本次研究的重點(diǎn)卡爾曼濾波器，然后詳細(xì)描述了三種加權(quán)多傳感器最優(yōu)信息融合準(zhǔn)則，介紹了它們的優(yōu)缺點(diǎn)與在精度方面的關(guān)系。再根據(jù)多傳感器線性的系統(tǒng)，對(duì)三種加權(quán)融合準(zhǔn)則的最優(yōu)信息融合Kalman濾波器進(jìn)行討論，然后提出穩(wěn)態(tài)的Kalman濾波器。最后對(duì)三個(gè)傳感器二維跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行仿真，仿真的對(duì)比圖很明顯的展示了融合的濾波器的精度很高，然后再跟每個(gè)局部濾波器的精度比較發(fā)現(xiàn)融合后的精度更好，并對(duì)比了三種加權(quán)融合的精度，發(fā)現(xiàn)它們是差不多的，表明本次論文的算法是正確的。
關(guān)鍵詞：多傳感器；信息融合；Kalman濾波器；三種加權(quán)最優(yōu)信息融合準(zhǔn)則
目錄 摘要 Abstract 1 緒論-1 1.1 背景介紹-1 1.2 相關(guān)領(lǐng)域研究情況-1 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容-2 2 Kalman濾波器和三種加權(quán)多傳感器最優(yōu)信息融合準(zhǔn)則-3 2.1 Kalman濾波器介紹-3 2.2 按矩陣加權(quán)線性最小方差最優(yōu)融合準(zhǔn)則和算法-4 2.3 按標(biāo)量加權(quán)線性最小方差最優(yōu)融合準(zhǔn)則和算法-5 2.4 按對(duì)角陣加權(quán)線性最小方差最優(yōu)融合準(zhǔn)則和算法-5 2.5 三種加權(quán)多傳感器最優(yōu)融合估計(jì)精度關(guān)系-6 3 多傳感器信息融合Kalman濾波器-7 3.1 三傳感器一維跟蹤系統(tǒng)的仿真與研究-7 3.1.1 三傳感器一維跟蹤系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型-7 3.1.2 一維跟蹤系統(tǒng)下局部Kalman濾波器仿真及分析-7 3.1.3 一維跟蹤系統(tǒng)下按標(biāo)量加權(quán)Kalman濾波器仿真及分析-9 3.1.4 一維跟蹤系統(tǒng)下的濾波誤差曲線-10 3.2 三傳感器二維跟蹤系統(tǒng)的仿真與研究-11 3.2.1 三傳感器二維跟蹤系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型-11 3.2.2 二維跟蹤系統(tǒng)下局部Kalman濾波器仿真及分析-11 3.2.3 二維跟蹤系統(tǒng)下按矩陣加權(quán)Kalman濾波器仿真及分析-13 3.2.4 二維跟蹤系統(tǒng)下按標(biāo)量加權(quán)Kalman濾波器仿真及分析-13 3.2.5 二維跟蹤系統(tǒng)下按對(duì)角陣加權(quán)Kalman濾波器仿真及分析-14 3.2.6 二維跟蹤系統(tǒng)下的濾波誤差曲線-14 3.3 三傳感器三維跟蹤系統(tǒng)的仿真與研究-17 3.3.1 三傳感器三維跟蹤系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型-17 3.3.2 三維跟蹤系統(tǒng)下局部Kalman濾波器仿真及分析-17 3.3.3 三維跟蹤系統(tǒng)下按矩陣加權(quán)Kalman濾波器仿真及分析-19 3.3.4 三維跟蹤系統(tǒng)下按標(biāo)量加權(quán)Kalman濾波器仿真及分析-20 3.3.5 三維跟蹤系統(tǒng)下按對(duì)角陣加權(quán)Kalman濾波器仿真及分析-20 3.3.6 三維跟蹤系統(tǒng)下的濾波誤差曲線-21 結(jié) 論-24 參考文獻(xiàn)-25 附錄A 二維跟蹤系統(tǒng)仿真的源代碼程序-26 致 謝-33 |
