多传感器数据融合技术:Kalman滤波应用
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更新于2024-07-10
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"本资源主要探讨了在多传感器系统中如何利用Kalman滤波进行数据融合,特别是针对集中式Kalman滤波存在的高维计算、可靠性低等问题,提出了分散式Kalman滤波技术。内容包括多传感器数据融合的定义、应用、技术发展,以及数据融合处理的一般过程和体系结构。"
在实际的系统应用中,多个传感器常常被用来共同测量系统状态,以提升测量精度和系统的可靠性。多传感器数据融合技术是解决这一问题的关键,它通过整合来自不同传感器的信息,以获得更准确的目标状态、身份识别和威胁评估。数据融合不仅涉及数据的简单叠加,更强调的是数据的相关性和整合,目的是提供对目标的全面、精确评估。
数据融合的定义有两个层面:功能定义上,它是对多个信息源数据的关联和整合,以确定目标的位置、身份等关键信息;技术定义上,则强调通过计算机技术对多传感器数据进行分析、综合,以获取一致性的解释和更丰富信息。在军事、航空、交通等多个领域,数据融合技术有着广泛的应用,例如航迹预测、身份识别和威胁评估。
数据融合技术的发展历程可以追溯到20世纪70年代,尤其在海湾战争后,数据融合技术的重要性得到了广泛关注。我国也在1995年召开了首次数据融合技术专题会议,标志着该领域的研究在国内逐步兴起。
在数据融合处理中,一般包括数据融合处理的一般过程,如数据预处理、融合算法的选择和应用,以及融合结果的评估。数据融合体系结构则有多种类型,如集中式、分布式和综合式,它们分别对应于目标状态估计的不同层次,如数据级、特征级和决策级融合。
在多传感器系统中,集中式Kalman滤波虽然能融合所有传感器信息,但其计算量大、对传感器故障敏感的问题限制了其应用。因此,分散式Kalman滤波技术应运而生,它通过在各个传感器之间分担计算任务,降低了整体系统的复杂性和风险,提高了系统的可靠性和效率。
本资源深入介绍了多传感器数据融合的核心概念和技术,对于理解如何在实际系统中有效利用Kalman滤波进行数据融合具有很高的参考价值。
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