摘要：当组合导航系统在工作中对各个导航系统提供的信息进行融合计算时会出现导航数据异步到达的现象,传统的组合导航异步融合算法在处理这种情况时会产生较为明显的误差.针对这一问题,设计基于组合导航后验方差异步融合算法解决组合导航系统中出现的信息异步融合计算问题.首先改进系统噪声和量测噪声,使其在数学表达上满足互不相关性要求;然后通过求解后验均值计算出后验方差,建立状态一步预测值计算方法;最后基于上述结果设计组合导航系统的后验方差异步融合算法方程组.仿真结果表明,相比传统的组合导航融合算法,提出的组合导航后验方差异步融合算法可以有效减少因导航系统信息异步到达而引起的融合计算误差,有效提高组合导航系统的导航精度.

摘要：针对一类带随机丢包的异步多传感器网络化系统,提出了基于网络化异步交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)融合滤波的故障诊断方法.考虑不同传感器通道具有不同丢包概率的情况,将未知的故障幅值看作扩维的系统状态,利用提出的网络化异步IMM融合滤波算法对由系统正常模型和各种可能的故障模型构成的模型集进行滤波,根据模型概率进行故障检测和定位,同时得到故障幅值和系统状态的联合估计.提出的方法避免了传统IMM故障诊断方法模型集设计中故障大小难以确定的问题,适用于具有任意采样速率和任意初始采样时刻的异步多传感器网络化系统,并且通过融合多个传感器的信息提高了故障诊断的准确性.仿真实例验证了所提出方法的可行性和有效性.

摘要：异步融合是全局航迹融合时的普遍模式。现有的算法在进行异步融合时存在数据利用不充分、轨迹不精细的问题。文中提出的交替更新式异步融合算法,在保证融合精度的情况下,提供了全局航迹的精细轨迹。同时讨论了交替融合算法的应用问题。通过仿真,验证了交替异步融合的有效性。

摘要：针对室内环境下移动行人的跟踪问题,提出一种基于单目视觉和深度视觉传感信息融合的移动目标跟踪方法。首先利用单目视觉图像信息实现目标检测,并完成目标的语义分割;然后将单目视觉与深度视觉进行联合标定,通过深度相机获得识别目标的深度信息;最后,基于对目标跟踪实时性、准确性的需求,针对单目视觉P3P(perspective-3-point)解算在目标较远时误差较大、深度相机识别帧率较慢的问题,设计了一种基于多相机信息融合的移动目标跟踪方法,将单目视觉获得的距离信息与深度视觉提取的深度信息进行了基于卡尔曼滤波的异步融合,实现对目标运动状态的准确估计。结果表明,该算法实现了对视野内行人目标位置实时检测和跟踪效果,具有高效的目标识别和跟踪能力。

摘要：研究了掠海无人飞行器SINS/RA/GNSS组合导航的高度融合估计问题。对SINS为公共参考系统的无重置式联邦融合估计方案,提出以SINS天向加速度为量测基准的高度滤波方法,并采用最小二乘估计技术解决导航设备数据更新频率不同导致的量测异步融合问题。仿真结果证明了设计方案的可行性,能够有效提高系统的精度和容错性。

摘要：在船舰组合导航系统中,由于各导航传感器自身物理特性、工作原理的差异,无法同步获得船舰目标的观测信息,因此船舰组合导航问题实质上是一类典型的异步融合估计问题。然而,现有的异步融合估计算法无法兼顾滤波精度的最优性以及滤波过程的实时性。为此,针对舰船稳态运行过程中的线性平稳过程,提出利用模型库设计一种船舰组合导航信息融合的新算法。仿真实验验证了所提方法的有效性,能同时满足实时性和最优性的要求,并且简捷,易于实现。