一種改進的多傳感器加權(quán)融合算法
引言
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/101023.htm多傳感器數(shù)據(jù)融合是近幾年迅速發(fā)展的一門信息綜合處理技術(shù),它將來自多傳感器或是多源的信息和數(shù)據(jù)進行綜合處理,從而得出更為準確可信的結(jié)論。此項技術(shù)的應用不僅可以提高系統(tǒng)的精度和可靠度,還可以提高系統(tǒng)的量測范圍、增加系統(tǒng)的可信度、縮短系統(tǒng)響應時間。在數(shù)據(jù)融合中,加權(quán)融合算法是較為成熟的一種融合算法,該算法的最優(yōu)性、無偏性、均方誤差最小等特性在許多研究結(jié)果中都已經(jīng)被證明。加權(quán)融合算法的核心問題是如何確定權(quán)重,權(quán)重的選取直接影響融合結(jié)果。
常用的方法有加權(quán)平均法,加權(quán)平均是一種最簡單和直觀的方法,即將多個傳感器提供的冗余信息進行加權(quán)平均后作為融合值。該方法能實時處理動態(tài)的原始數(shù)據(jù),但是權(quán)重的確定具有一定的主觀性,在實際應用中,效果并未達到最優(yōu)。本文采用二次加權(quán)的方法,并引入最優(yōu)比例權(quán)重的概念,先對單個傳感器進行加權(quán),再對整體進行加權(quán)并導出基于改進算法的加權(quán)融合公式。通過仿真,并與加權(quán)平均融合算法中采用的等權(quán)重融合算法進行比較,驗證該算法的有效性。
多傳感器數(shù)據(jù)加權(quán)融合
加權(quán)數(shù)據(jù)融合是多個傳感器對某一個環(huán)境中的同一特征參數(shù)的數(shù)據(jù)進行量測,兼顧每個傳感器的局部估計,按某一原則給每個傳感器制定權(quán)重,最后通過加權(quán)綜合所有的局部估計得到一個全局的最佳估計值。
加權(quán)平均融合算法
假設在n個傳感器的融合系統(tǒng)中,傳感器s1,s2,…,sn對同一個目標進行狀態(tài)估計,第i個傳感器在第k時刻的局部狀態(tài)估計值為,(i=1, 2, …, n)。假定是無偏估計,且任意兩個傳感器局部估計誤差之間互不相關(guān)。
設各個傳感器的權(quán)重分別是w1, w2, …wn,則融合后的狀態(tài)估計值為和權(quán)重滿足的條件為:
改進的加權(quán)融合算法
提出改進的加權(quán)融合算法采用二次加權(quán)的方法,并引入了最優(yōu)比例權(quán)重的概念,先對單個傳感器進行加權(quán),再對整體進行加權(quán),目的是使算法性能達到最優(yōu)。
單個傳感器一次加權(quán)
獲得觀測數(shù)據(jù)的方法一般是采用單個傳感器,由于傳感器的系統(tǒng)方差是固定不變的,所以減小估計均方誤差的唯一方法就是增加觀測數(shù)據(jù),而增加觀測數(shù)據(jù)就會使運算量增大并且收斂速度降低,多傳感器數(shù)據(jù)融合可以解決此問題。但是在多個傳感器中,一個或者更多的傳感器在觀測噪聲很大或是估計值發(fā)散的情況下,進行數(shù)據(jù)融合,同樣會使融合系統(tǒng)性能不穩(wěn)定并導致嚴重的估計偏差。所以,在進行多傳感器數(shù)據(jù)融合之前,要對單個傳感器的狀態(tài)估計值進行加權(quán),使估計值快速收斂目的是為了給融合系統(tǒng)輸入穩(wěn)定的融合數(shù)據(jù),使融合后的估計值達到最優(yōu)狀態(tài)。
單傳感器加權(quán)思想:在某時刻方差最小情況下,利用此時刻的狀態(tài)估計值與此時刻觀測值與此時刻的狀態(tài)估計值的和的比值作為權(quán)重,定義它為最優(yōu)比例權(quán)重。用此權(quán)重去加權(quán),目的是校正那些發(fā)散或是估計偏差較大的估計值,使其收斂,為多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)提供良好穩(wěn)定的數(shù)據(jù)源。
Wk為在第k時刻方差最小情況下的最優(yōu)比例權(quán)重;vj為t個時刻的觀測值與狀態(tài)估計值之和;為加權(quán)后的t個時刻的狀態(tài)估計值。
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