靶场测控系统中数据融合与卡尔曼滤波的应用

"数据融合与卡尔曼滤波在靶场测控系统应用研究，通过结合多传感器数据融合(MSDF)与卡尔曼滤波技术，提升航空武器靶场测控系统的性能，解决空间校准、时间校准以及信息融合等问题，以实现更准确的航迹跟踪和系统可靠性增强。" 本篇硕士研究生学位论文主要探讨了数据融合与卡尔曼滤波在靶场测控系统中的应用。在靶场试验中，多传感器数据融合是关键的技术手段，它能够整合来自不同测量设备的信息，提高数据的整体质量和准确性。论文详细阐述了以下几个核心知识点： 1. **空间校准**：由于靶场环境中的多个传感器可能位于不同的位置，其测量数据需要进行空间坐标校准，以便在同一坐标系下进行比较和融合。论文提出了相关空间坐标系的定义和转换方法，确保了多传感器数据的有效融合。 2. **航迹起始数据处理**：考虑到靶场中不同测量设备的信息状况和试验目标的特性，论文提出了航迹起始数据的检择与关联方法，以及属性判定方法。这些方法有助于确定航迹的正确起点，并推导出航迹起始状态的估计及其协方差计算，为后续的航迹滤波提供基础。 3. **时间校准**：靶场中不同信息源的数据可能存在时间同步问题。论文分析了这一问题，并给出GPS信息的时间校准方法，确保了不同设备数据的同步性。 4. **信息融合**：论文详细讨论了光测、雷达等信息的融合定位策略，采用最优加权平均法设计了适用于靶场的多传感器点迹数据融合算法，以提高定位精度。 5. **卡尔曼滤波**：基于被试目标的运动特性，论文建立了测控系统的离散化数学模型，并应用卡尔曼滤波技术进行航迹信息的滤波、平滑与外推。卡尔曼滤波是一种有效的在线估计方法，能处理随机过程，减小噪声影响，提高信息处理的精确度。 6. **系统性能提升**：通过实际验证，论文表明，经过多传感器数据融合后，信息的连续性和精度得到显著提高，这有利于靶场测控系统的自动化程度和可靠性提升，对于引导和稳定系统运行具有重要意义。 关键词：数据融合、滤波、靶场测控 这篇研究工作对于靶场测控系统的优化和未来的发展具有重要参考价值，尤其是在提升数据处理能力、降低误差和提高系统整体性能方面。