信息融合的数据支持.pptx
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1、信息融合与控制信息融合与控制第三章第三章 信息融合的数据支持信息融合的数据支持重庆大学重庆大学重庆大学重庆大学自动化学院自动化学院自动化学院自动化学院 柴毅柴毅柴毅柴毅 魏善碧魏善碧魏善碧魏善碧2014.32014.32 3.1 多传感器信息融合时的数据准备多传感器信息融合时的数据准备 o 3.2 数据关联的过程和步骤数据关联的过程和步骤o 3.3 数据关联的方法数据关联的方法第3章 信息融合的数据支持33.1 多传感器数据关联时的数据准备o在进行多传感器数据关联时要进行以下几方在进行多传感器数据关联时要进行以下几方面的数据准备:面的数据准备:预处理预处理修正系统误差修正系统误差坐标变换或空间
2、对准坐标变换或空间对准时间同步或对准时间同步或对准量纲对准量纲对准43.1 数据准备预处理o预处理:以提高信号的质量,其中主要包括:点迹预处理:以提高信号的质量,其中主要包括:点迹过滤、点迹合并和去野值。过滤、点迹合并和去野值。1、点迹过滤、点迹过滤 检测系统中不仅包含运动目标点迹,而且包含大量假检测系统中不仅包含运动目标点迹,而且包含大量假目标点迹。这么多的杂波剩余及假目标点迹进入数据处理目标点迹。这么多的杂波剩余及假目标点迹进入数据处理计算机,增加了计算机负担,甚至可能导致计算机过载。计算机,增加了计算机负担,甚至可能导致计算机过载。因此,必须进行因此,必须进行“点迹过滤点迹过滤”。点迹过
3、滤可消除大部分有杂波剩余或干扰产生的假点点迹过滤可消除大部分有杂波剩余或干扰产生的假点迹或孤立点迹,除了减轻计算机负担和防止计算机饱和之迹或孤立点迹,除了减轻计算机负担和防止计算机饱和之外,还可改善信息融合系统的状态估计精度,提高系统性外,还可改善信息融合系统的状态估计精度,提高系统性能。能。53.1 数据准备预处理2、点迹合并、点迹合并 在信噪比较小时,由于信号检测器所采用的检测准则在信噪比较小时,由于信号检测器所采用的检测准则不合适,将一个目标判定成两个目标。鉴于此种情况,在不合适,将一个目标判定成两个目标。鉴于此种情况,在信号处理时就必须将它们合并成一个目标,可通过在距离信号处理时就必须
4、将它们合并成一个目标,可通过在距离和方位上设置一个二维门来实现。其中二维门的大小与距和方位上设置一个二维门来实现。其中二维门的大小与距离门尺寸、检测准则、脉冲回波数和目标的尺寸有关。离门尺寸、检测准则、脉冲回波数和目标的尺寸有关。3、去野值、去野值 去掉在录取、传输的过程中,由于受到干扰等原因所去掉在录取、传输的过程中,由于受到干扰等原因所产生的一些不合理或具有粗大误差的数据。通常这些数据产生的一些不合理或具有粗大误差的数据。通常这些数据被称作野值。被称作野值。63.1 数据准备修正系统误差在测量的参数数据中包含有两种误差在测量的参数数据中包含有两种误差一种是随机误差,每次测量时,它都可能是不
5、同的,这一种是随机误差,每次测量时,它都可能是不同的,这个误差是无法修正的;个误差是无法修正的;另一种固定误差,即我们所说的系统误差,它不随测量另一种固定误差,即我们所说的系统误差,它不随测量次数变化,可以通过校正来消除。次数变化,可以通过校正来消除。常见的系统误差有常见的系统误差有(以雷达为例)(以雷达为例)雷达站的站位误差,即雷达所在位置的经纬度误差雷达站的站位误差,即雷达所在位置的经纬度误差雷达所给出的目标坐标的系统误差,即测量误差中的固定误差部分,雷达所给出的目标坐标的系统误差,即测量误差中的固定误差部分,包括:包括:1)雷达天线波束的指向偏差或雷达天线的电轴和机械轴不重合所产)雷达天
6、线波束的指向偏差或雷达天线的电轴和机械轴不重合所产生的偏差;生的偏差;2)距离测量中的零点偏差;)距离测量中的零点偏差;3)高度计零点偏差)高度计零点偏差 4)方法误差,指由于采用某种信息处理方法而产生的误差。)方法误差,指由于采用某种信息处理方法而产生的误差。73.1 数据准备坐标变换或空间配准o配准:是指多传感器数据配准:是指多传感器数据“无误差无误差”转换时所需要转换时所需要的处理过程,一般包括空间配准和时间配准。的处理过程,一般包括空间配准和时间配准。o时间配准:是将关于同一目标的各传感器不同步的时间配准:是将关于同一目标的各传感器不同步的测量信息同步到同一时刻。测量信息同步到同一时刻
7、。各传感器对目标的测量是相互独立进行的,采样周期往各传感器对目标的测量是相互独立进行的,采样周期往往不同。需要将不同步的信息配准到相同的融合时刻。往不同。需要将不同步的信息配准到相同的融合时刻。o空间配准:采用不同坐标系的各传感器的测量,融空间配准:采用不同坐标系的各传感器的测量,融合时必须将它们转换到同一坐标系中的数据。合时必须将它们转换到同一坐标系中的数据。83.1 数据准备数据准备坐标变换或空间配准坐标变换或空间配准o例如:对处于不同地点探测目标的点迹进行数据关联,必须例如:对处于不同地点探测目标的点迹进行数据关联,必须对坐标系进行统一,即把它们都转换到信息处理中心的公共对坐标系进行统一
8、,即把它们都转换到信息处理中心的公共坐标系上来。坐标系上来。通常,信息处理中心采用笛卡尔坐标系,即直角坐标系,通常,信息处理中心采用笛卡尔坐标系,即直角坐标系,对三坐标雷达为对三坐标雷达为 、坐标。但雷达和多数传感器所给出的坐标。但雷达和多数传感器所给出的坐标数据是以极坐标的形式给出的,即给出的是目标的斜距坐标数据是以极坐标的形式给出的,即给出的是目标的斜距 、方位角、方位角 和仰角和仰角 ,在进行数据处理时,需要将其变成直角,在进行数据处理时,需要将其变成直角坐标的形式。假定以坐标的形式。假定以 、和和 分别表示目标的斜距、方位角分别表示目标的斜距、方位角和仰角,则有直角坐标系的三个分量为:
9、和仰角,则有直角坐标系的三个分量为:93.1 数据准备时间同步或对准o多传感器工作时,在时间上是不同步的,主要由以下几多传感器工作时,在时间上是不同步的,主要由以下几方面的原因造成:方面的原因造成:传感器开机的时间是不一样的;传感器开机的时间是不一样的;它们可能有不同的采样率;它们可能有不同的采样率;观测数据不是在同一时刻得到,存在观测数据的时间差;观测数据不是在同一时刻得到,存在观测数据的时间差;传输延迟等。传输延迟等。这样,在融合之前必须将这些观测数据进行同步,或这样,在融合之前必须将这些观测数据进行同步,或者称作时间对准,即统一者称作时间对准,即统一“时基时基”。通常,利用一个传感器的时
10、间做为公共处理时间,把通常,利用一个传感器的时间做为公共处理时间,把来自其它传感器的时间都统一到该传感器的时间上。来自其它传感器的时间都统一到该传感器的时间上。103.1 数据准备时间同步或对准o假定,我们想把第假定,我们想把第 个传感器在时间个传感器在时间 的观测状态同步的观测状态同步到某个公共处理时间到某个公共处理时间 上,有上,有 其中:其中:目标运动速度,可从所有目标运动速度,可从所有 滤波器或滤波器或Kalman滤波器在初始化过程中得到;滤波器在初始化过程中得到;在时间在时间 来自传感器来自传感器 的观测状态数据;的观测状态数据;修正项。修正项。该式的意义是将第该式的意义是将第 个传
11、感器在时间个传感器在时间 的状态数据同步的状态数据同步到公共处理时间到公共处理时间 上。上。o时间对准还有其它方法,如用插值法、最小二乘法等。时间对准还有其它方法,如用插值法、最小二乘法等。113.1 数据准备量纲对准o量纲对准就是把各个传感器送来的各个迹数量纲对准就是把各个传感器送来的各个迹数据中的参数量纲进行统一,以便于后续计算。据中的参数量纲进行统一,以便于后续计算。12 3.1 多传感器信息融合时的数据准备多传感器信息融合时的数据准备 3.2 数据关联的过程和步骤数据关联的过程和步骤o 3.3 数据关联的方法数据关联的方法第3章 信息融合的数据支持133.2 多传感器数据关联o在多传感
12、信息融合系统中,由于缺乏跟踪环境的先验知识以在多传感信息融合系统中,由于缺乏跟踪环境的先验知识以及受传感器自身性能的制约,在整个测量过程中不可避免地及受传感器自身性能的制约,在整个测量过程中不可避免地会引入量测误差(噪声);会引入量测误差(噪声);o目标的确切数目往往并不知道,即使目标只有一个,由于杂目标的确切数目往往并不知道,即使目标只有一个,由于杂波的干扰,有效量测也可能为多个,需要通过统计方法来建波的干扰,有效量测也可能为多个,需要通过统计方法来建立目标与量测的对应关系。立目标与量测的对应关系。o对于多目标,情况就更为复杂,此时无法判定量测数据是来对于多目标,情况就更为复杂,此时无法判定
13、量测数据是来自感兴趣的目标,还是虚警或是其他目标。自感兴趣的目标,还是虚警或是其他目标。o由于传感器观测过程和多目标跟踪环境中存在的各种不确定由于传感器观测过程和多目标跟踪环境中存在的各种不确定性以及随机性,破坏了回波量测与其目标源之间的对应关系,性以及随机性,破坏了回波量测与其目标源之间的对应关系,所以必须运用数据关联技术来解决。所以必须运用数据关联技术来解决。143.2 多传感器数据关联数据关联举例数据关联举例 【例例1】稳定目标观测与观测稳定目标观测与观测(或点迹与点迹或点迹与点迹)的关联。的关联。在在图图3-1中中,我我们们假假设设A1,A2是是两两个个已已知知实实体体的的位位置置的的
14、估估计计值值,均均以以经经、纬纬度度表表示示。在在数数据据获获取取过过程程中中由由测测量量误误差差、噪噪声声和和人人为为干干扰扰等等不不确确定定因因素素所所产产生生的的误误差差由由误误差差椭椭圆圆来来表表示示。由由于于假假定定是是稳稳定定目目标标,不不考考虑虑两两个个实实体体的的可可能能机机动动。又又假假设设我我们们已已获获得得两两个个实实体体的的三三个个观观测测位位置置Z1,Z2,Z3,现现在在我我们们讨讨论论三三个个观观测测位位置置Z1,Z2,Z3如如何何与与两两个个已已知知实实体体位位置置A1,A2进行关联的问题。进行关联的问题。153.2 多传感器数据关联多传感器数据关联o假设假设A1
15、,A2是两个已知实体的位置的估计值,均以经、纬度是两个已知实体的位置的估计值,均以经、纬度表示。表示。o已获得两个实体的三个观测位置已获得两个实体的三个观测位置Z1,Z2,Z3图图1 稳定实体与观测的关联稳定实体与观测的关联 163.2 多传感器数据关联 由由图图3-1可可见见,观观测测Zi,i=1,2,3,与与实实体体Aj,j=1,2,关关联联有有三种可能三种可能:(1)观测观测Zi与实体与实体A1关联;关联;(2)观测观测Zi与实体与实体A2关联;关联;(3)观观测测Zi与与实实体体Aj均均不不关关联联,它它要要么么是是由由新新的的实实体体,要要么是由干扰或杂波剩余产生的观测。么是由干扰或
16、杂波剩余产生的观测。这里我们不考虑虚警影响,并假定实体是稳定的。关联的这里我们不考虑虚警影响,并假定实体是稳定的。关联的基本思路如下基本思路如下:173.2 多传感器数据关联(1)建立观测建立观测Zi(i=1,2,m)与实体)与实体Aj(j=1,2,n)的关联矩阵,见表)的关联矩阵,见表1。在关联矩阵中的每个观测在关联矩阵中的每个观测实体对实体对(Zi,Aj)均包含一个关均包含一个关联度量联度量Sij,它是观测,它是观测Zi与实体与实体Aj接近程度的度量或称相似性接近程度的度量或称相似性度量,度量,它把观测它把观测Zi与实体与实体Aj按内在规律联系起来,我们把它按内在规律联系起来,我们把它称作
17、几何向量距离:称作几何向量距离:183.2 多传感器数据关联(2)对对每每个个观观测测实实体体对对(Zi,Aj),将将几几何何向向量量距距离离与与一一个个先先验验门门限限进进行行比比较较,以以确确定定观观测测Zi能能否否与与实实体体Aj进进行行关关联联。如如果果Sij,则则用用判判定定逻逻辑辑将将观观测测Zi分分配配给给实实体体Aj。没没有有被被关关联联的的观观测测,用用追追加加逻逻辑辑确确定定另另一一个个假假设设的的正正确确性性,如如是是新新实实体或虚警等。体或虚警等。(3)最后进行观测与实体的融合处理,最后进行观测与实体的融合处理,改善实体的位置与身改善实体的位置与身份估计精度。份估计精度
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