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![多傳感器數(shù)據(jù)空間配準(zhǔn)算法研究及工程實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/7/23/8cca08fe-bbe2-4e7a-b329-4e73ec8972bd/8cca08fe-bbe2-4e7a-b329-4e73ec8972bd1.gif)
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1、本文課題來(lái)源于XXX研究所XXX項(xiàng)目。項(xiàng)目要求在多傳感器數(shù)據(jù)融合前對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,這里所說(shuō)的數(shù)據(jù)預(yù)處理是指多傳感器數(shù)據(jù)融合通用模型中第一級(jí)處理的數(shù)據(jù)配準(zhǔn)。本文主要研究多傳感器數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)配準(zhǔn)中的空間配準(zhǔn),以獲得工程上適用的空間配準(zhǔn)模型和算法。目前,國(guó)內(nèi)外大部分研究成果是二維平面內(nèi)的數(shù)據(jù)配準(zhǔn)?,F(xiàn)有的配準(zhǔn)的模型和算法都是針對(duì)系統(tǒng)誤差固定不變。當(dāng)目標(biāo)距離傳感器較遠(yuǎn)時(shí),現(xiàn)有的配準(zhǔn)模型存在問(wèn)題,不能夠準(zhǔn)確的反映現(xiàn)實(shí)環(huán)境模型。當(dāng)系統(tǒng)誤差在改變
2、時(shí),常用的參數(shù)估計(jì)算法,不易于在計(jì)算機(jī)中實(shí)現(xiàn)。為能夠在實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中建立準(zhǔn)確空間配準(zhǔn)模型和求解算法,本文主要研究了以下內(nèi)容:
⑴明確了多傳感器空間配準(zhǔn)的任務(wù)。根據(jù)實(shí)際背景,分析影響空間配準(zhǔn)的因素,給出了空間配準(zhǔn)主要系統(tǒng)誤差來(lái)源。
⑵針對(duì)系統(tǒng)誤差在坐標(biāo)變換過(guò)程中的發(fā)生改變情況,給出具體的分析。分析結(jié)果為:坐標(biāo)變換對(duì)系統(tǒng)誤差的影響是無(wú)規(guī)律可循。主要是非線性運(yùn)算所致,解決的辦法:提前建立目標(biāo)位置坐標(biāo)變換誤差數(shù)據(jù)庫(kù),
3、根據(jù)目標(biāo)位置查找誤差庫(kù)進(jìn)行補(bǔ)償。
⑶對(duì)現(xiàn)有模型求解算法進(jìn)行了仿真和分析。得出結(jié)果:通過(guò)對(duì)最小二乘估計(jì)法、廣義最小二乘法和最大似然估計(jì)法等算法進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)在已知隨機(jī)噪聲誤差分布的前提下,最大似然估計(jì)算法要好于前兩個(gè)算法,當(dāng)隨機(jī)誤差沒(méi)有先驗(yàn)條件情況下,只能用最小二乘參數(shù)估計(jì)算法。采用上述參數(shù)估計(jì)算法,系統(tǒng)誤差通常是固定不變的,由于項(xiàng)目的需求系統(tǒng)誤差不是恒定不變的,所以常用的估計(jì)算法不再適用。
⑷根據(jù)距離遠(yuǎn)近建立
4、了空間配準(zhǔn)模型和卡爾曼濾波的算法思想,將系統(tǒng)誤差參數(shù)作為運(yùn)動(dòng)狀態(tài)方程,按照傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)坐標(biāo)變換和空間配準(zhǔn)的任務(wù)得出系統(tǒng)誤差參數(shù)觀測(cè)方程,使用卡爾曼濾波算法求解。通過(guò)場(chǎng)景模擬和仿真,證明了該模型和算法的有效性。最后針對(duì)于最新的作戰(zhàn)模型給出了數(shù)據(jù)鏈和雷達(dá)之間的空間配準(zhǔn)模型。
⑸工程實(shí)現(xiàn)。由于實(shí)時(shí)性強(qiáng)和數(shù)據(jù)量較大,只能在微處理器上實(shí)現(xiàn),選用了Power PC處理器,在VxWorks嵌入操作系統(tǒng)環(huán)境下,使用C語(yǔ)言設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)鏈
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