多傳感器信息融合及其在船舶噸位智能測(cè)量系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、多傳感器信息融合能夠綜合利用多個(gè)傳感器的觀察量,形成對(duì)環(huán)境的精確完整的描述,提高智能信息系統(tǒng)決策的快速性、正確性和科學(xué)性,是現(xiàn)代信息處理的強(qiáng)有力工具.本文系統(tǒng)地研究了多傳感器信息融合技術(shù),歸納介紹了多傳感器信息融合的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀、功能模型、一般算法,研究了傳感器數(shù)據(jù)的一致性檢驗(yàn)方法,重點(diǎn)研究了基于Kalman濾波的信息融合算法及聯(lián)邦Kalman濾波理論,并以船舶噸位智能測(cè)量系統(tǒng)為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)了多傳感器信息融合算法.文中針對(duì)多傳感器系

2、統(tǒng)中傳感器變更的需要,提出一種基于多模型kalman濾波器的分級(jí)式自適應(yīng)信息融合方法.在第一級(jí)中,各子系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的局部濾波器根據(jù)系統(tǒng)傳感器數(shù)量和種類選擇合適的濾波器模型,進(jìn)行kalman濾波,融合互補(bǔ)信息;第二級(jí)中,融合中心對(duì)待測(cè)參數(shù)的局部估計(jì)進(jìn)行處理,融合冗余信息.仿真結(jié)果表明,此方法融合精度較高,且能有效提高系統(tǒng)的容錯(cuò)性能、簡(jiǎn)化系統(tǒng)重構(gòu).在對(duì)基于Kalman濾波的信息融合算法的研究基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)了內(nèi)河航運(yùn)船舶噸位智能測(cè)量系統(tǒng),根據(jù)系