一種多制式傳感器的數(shù)據(jù)融合算法
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考慮到探測器各自形成的局部航跡可能發(fā)生批號交換的錯誤，導(dǎo)致某一探測器同一批號的航跡前后半段來自不同的目標(biāo)。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時可能出現(xiàn)以下兩種情況：1)兩條航跡前半段來自同一目標(biāo)，而后半段來自不同目標(biāo)：2)兩條航跡前半段來自不同目標(biāo)，而后半段來自同一目標(biāo)。如果用測量相似度均值作為測量集相似程度的度量標(biāo)準(zhǔn)，則當(dāng)局部航跡發(fā)生上述第一種錯誤后，已經(jīng)相關(guān)的兩條航跡不能及時分離；當(dāng)局部航跡發(fā)生第二種錯誤后，航跡不能及時合并。為了解決這一問題，我們可以通過對“歷史”加以衰減，使相似度主要依靠近期的測量值來確定的方法。即
。不管x的概率是什么，只要知道了觀測誤差的概率分布就可求出該估計(jì)。
對本文討論的情況，對于同一個x存在一組探測{zi}，使f{z}|x({z}|x)取得最大值的就是最大似然估計(jì)。已知任意兩次探測相互獨(dú)立，各探測分量(r，θ，φ等)也相互獨(dú)立，且服從正態(tài)分布，即有：
根據(jù)此條件可以求出f{z}|x({z}|x)和grad(Inf{z}|x)。再用梯度下降法即可求出使ln f{z}({Z})取得最大值的就是目標(biāo)位置的最大似然估計(jì)值。
若上述測量集合{Zi}只包含一個兩坐標(biāo)探測器(兩坐標(biāo)雷達(dá)或紅外探測器)點(diǎn)跡，則采用梯度下降法只能收斂到弧線段或直線段上，而無法收斂到一點(diǎn)。因此上面的估計(jì)只針對測量集合{Zi}至少包含兩個探測器或包含三坐標(biāo)雷達(dá)的探測系統(tǒng)的情況。
4 應(yīng)用
在某項(xiàng)目研制中，應(yīng)用本文所討論的融合算法，三坐標(biāo)雷達(dá)探得的目標(biāo)和至少兩個探測器同時探測得到的目標(biāo)都能形成完整的三維融合點(diǎn)跡。而僅被一部兩坐標(biāo)探測器探測到目標(biāo)的點(diǎn)跡集合無法通過前面的方法變成三維點(diǎn)跡。處理后的整個點(diǎn)跡序列表現(xiàn)為三維融合點(diǎn)跡和原始的二維點(diǎn)跡分段交替出現(xiàn)。為了得到最終的融合航跡，需選用一組恰當(dāng)?shù)目柭鼮V波器組進(jìn)行切換濾波。即當(dāng)存在三維點(diǎn)跡時用探測值形式為(x,y,z)的卡爾曼濾波器進(jìn)行濾波，當(dāng)遇到無三維點(diǎn)跡時切換為兩坐標(biāo)探測器進(jìn)行卡爾曼濾波，并且切換時沿用前一濾波器估計(jì)出的狀態(tài)
向量和狀態(tài)向量誤差協(xié)方差作為濾波器的起始條件，由此就成功地融合出了完整的三維航跡，同時能很好地估計(jì)出目標(biāo)速度和加速度。
5 結(jié)語
本文提出的多制式傳感器數(shù)據(jù)融合算法能有效地解決多制式傳感器系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)融合問題；算法簡單，易于工程實(shí)現(xiàn)。本文引用地址：http://m.butianyuan.cn/article/159283.htm
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