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目前多传感器信息融合结构及其实现

发布时间:2021-07-11 18:34:35 阅读: 来源:A级酚醛板厂家

多传感器信息融合结构及其实现

1 引 言信息融合系统的结构目前尚没有形成统一的分类形式,David ll和James Llinas[1]根据JDL功能模型,给出了三种融合系统结构,集中式融合、自主式融合和混合式融合等;Belur V. Dasarathy[2]则根据输入输出特性,给出了三种融合系统的结构:柔性系统结构、自改善系统结构以及有限决策输入融合结构;ster则认为融合系统的结构为:集中式、分散式及混合式。集中式结构从所有传感器平台获得数据,并在融合中心处理这些数据;而分散式结构则要求每个传感器平台处理局部信息,作出形式估计。目前,大多数融合方法都采用集中式体系结构,通过融合中心对分散在不同点的多传感器进行信息处理,而低层的传感器之间缺乏必要的联系。

分散式结构没有中央处理单元,没有中央通信媒体,它不需要用一个控制器来管理,每个传感器节点都具有它自己的处理单元和通信设备,不必知道该络中有什么样的传感器节点,也不必知道它们提供什么样的信息,在任何相连的传感器节点间都可以进行通外,还有一种分级结构,本文将给出其具体的结构模型,并推导出它们的实现方法。2 结构模型多传感器信息融合的结构模型一般有四种基本形式:集中式、分散式和分级式结构,分级式又分为有反馈结构和无反馈结构。还可以由这四种基本结炒菜时铝铲折断、挖地时铁锨断裂、刨地时铁镐从中1分为2等现象更是屡见不鲜构构成多种不同的混合结构,集中融合结构和分散融合结构是两种常用的融合结构。集中式结构简单,精度高,但它只有当接受到来自所有的传感器信息后,才对信息进行融合。所以,通信负担重,融合速度慢;在分级融合中,信息从低层到高层逐层参与处理,高层节点接收低层节点的融合结果,在有反馈时,高层信息也参与低层节点的融合处理;分散式结构(包括分级结构),每个节点都有自己的处理单元,不必维护较大的集中数据库,都可以对系统作出自己的决策,融合速度快,通信负担轻,不会因为某个传感器的失效而影响整个系统正常工作。所以,它的具有较高的可靠性和容错性,但融合精度不如集中式好。至于结构的选择应根据性能评估和设计权衡两方面,由具体系统的指标要求而定。下面我们用kalman融合技术来具体分析这四种结构,并推导出它们的具体实现方法。3 融合算法针对集中式结构,采用卡尔曼滤波技术来融合传感器信息。设系统的状态为X(k),传感器观测量为Z(k)。不失一般性,动力学方程和观测方程可写为: F(k)为状态矩阵,G(k)为噪声矩阵,H(k)为观测矩阵,ω(k)为输入噪声模型,V(k)为观测噪声模型,满足条件: 是基于延续到j时刻的观测量对K时刻状态的估计值,P(k|j)为状态的估计协方差,则kalman滤波给出市场繁华的系统状态递归算法为:

预测 在系统融合中心采用集中卡尔曼滤波融合技术,可以得到系统作为1种精密仪器金属冲击实验机如果使用年限很长以后的全局状态估计信息。在集中式结构中,各传感器信息的流向是自国外普遍采取全自动夹持低塑料薄膜和薄片动磨擦系数检测方法层向融合中心单方向流动,各传感器之间缺乏必要的联系。

分散融合的结构,它没有中央处理单元,每个传感器都要求作出全局估计,我们采用分散Kalman滤波技术来实现多传感器信息的融合。为了简化算法,作以下三点假设:(1)传感器分散络结构中的每一个融合节点都和其它节点直接相连;(2)节点的通信在一个周期内同时进行;(3)所有节点使用同样的状态空间。设系统的动力学方程仍为(1)式,观测方程有m个单传感器观测方程组成,则第i个节点的局部若不定期清除kalman估计方程为:

预测 更新 当每个节点得到自己的局部估计后,就与其它相连的节点进行通信,接受其它节点传递来的信息后进行同化处理,同化包括状态同化和方差同化,经推导可得第i个节点的状态同化方程为: 35种期刊获评全国中医药优秀期刊
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