第十一讲航迹融合

1、智能信息处理技术，第11讲轨道融合方法，智能信息处理技术，2。主要内容，1。轨道融合结构，3。航迹状态估计融合，智能信息处理技术，3。轨道融合结构，1。局部航迹和局部航迹融合结构(传感器航迹和传感器航迹融合结构)，2。本地轨道与系统轨道融合结构，智能信息处理技术，4，1。本地轨道和本地轨道融合。图中上下两排圆圈代表两个局部传感器的跟踪外推节点，中间一排圆圈代表融合中心的融合节点。从左到右，它指示了前进的方向。智能信息处理技术，5、特征，1)不同传感器的局部轨迹在同一时刻在融合节点关联融合，形成系统轨迹；2)该结构不使用航迹融合过程中前一时刻系统航迹的状态估计；智能信息处理技术，6、3)该结构不

2、涉及相关估计误差的问题，是一种无存储操作；4)相关性和轨迹估计误差不会从一个时间传输到下一个时间；智能信息处理技术，7、5)操作简单，不考虑信息去相关问题；6)由于没有利用系统航迹融合结果的先验信息，性能可能不如局部航迹和系统航迹融合结构。智能信息处理技术，8，2，局部轨迹与系统轨迹的融合，智能信息处理技术，9，特征，1)只要融合中心节点接收到一组局部轨迹，融合算法就将前一时刻系统轨迹的状态外推至接收到局部轨迹的时刻；2)与新接收的本地轨迹关联融合，获得当前系统轨迹的状态估计，形成系统轨迹；3)当接收到另一组本地轨道时，重复上述过程；10、4)智能信息处理技术必须面对相关估计误差的问题；在图中

3、，在点A的本地轨道和点B的系统轨道之间存在相关误差，因为它们都与点C的信息相关.实际上，由于过去的相关或融合处理误差，系统跟踪中的任何误差都会影响未来的融合性能。必须采用去相关算法来消除相关误差。智能信息处理技术。其次，航迹融合中的相关估计误差问题主要表现在以下几个方面：1)两条融合航迹的估计误差不相关，融合相对简单。估计值被视为具有独立误差的观测值，并与其他估计值相结合。相关和卡尔曼滤波等标准方法可用于航迹融合。2)两条轨道的估计误差之间存在相关性。智能信息处理技术，12，1，两条轨道具有在先公共信息源，智能信息处理技术，13，特征，1)当本地轨道与系统轨道相关联时，通常存在两条轨道具有在先

4、公共信息源的情况；2)假设轨道已经被发送到公共时间节点；3)融合节点包含所有预处理信息，即包括跟踪观测和跟踪；4)传感器轨迹估计和系统轨迹估计包括以前发送的传感器轨迹估计。5)在信息图过程中，只要从观察点轨迹到融合节点有多条路径，就与信息源有关联。智能信息处理技术，15，2，常见过程噪声引起的相关估计误差，常见过程噪声：在传感器航迹融合过程中，当目标的动态特性不确定时，会形成常见过程噪声。智能信息处理技术，16，功能：常见的过程噪声使得来自两个传感器的测量不独立，导致来自两个传感器的估计误差不独立。当相关跟踪和组合相关状态时，必须考虑相关的估计误差。智能信息处理技术，17，3，航迹状态估计融合

5、，航迹融合的主要内容：航迹关联、航迹状态估计和融合协方差计算航迹关联表明两条航迹以较高的概率来自同一目标，然后将关联航迹按照一定的准则进行融合，形成系统航迹；融合后计算航迹状态和协方差，实现航迹更新。智能信息处理技术，18，描述，1)假设两条航迹分别具有状态估计、误差协方差和互协方差矩阵，2)估计融合问题：寻找最优估计和误差协方差矩阵。4)传感器轨道进入系统轨道融合结构，两条轨道中的一条为系统轨道，另一条为传感器轨道。智能信息处理技术，20，1，简单航迹融合(SF)，前提：两个航迹状态估计的互协方差可以忽略，即智能信息处理技术，21，系统状态估计：系统误差协方差：智能信息处理技术，22，假设有

6、，它们的相互关系如图所示，智能信息处理技术，23，P，当互协方差为0时2)当估计误差相关时，它是准最优的；3)当两条航迹都是传感器航迹且没有过程噪声时，融合算法最好，与利用传感器观测的直接融合结果相同；4)融合网络不应有反馈。智能信息处理技术，25，通用形式如果融合系统由N个传感器组成，很容易推广到通用形式。状态估计：智能信息处理技术，26，每个传感器的估计权值，误差协方差：智能信息处理技术，27，2，协方差加权航迹融合(WCF)，前提：两个航迹估计的互协方差不可忽略，即智能信息处理技术，28，两个传感器的两个估计值之差I和J用下面的公式表示：则dij的协方差矩阵为：智能信息处理技术，29，系

7、统状态估计，系统误差协方差，智能信息处理技术，30，其中k是卡尔曼滤波器增益，状态转移矩阵，q是噪声协方差矩阵，h是观测矩阵。这种方法只有在最大可能性的意义上才是最好的。当使用卡尔曼滤波器作为估计器时，互协方差Pij和Pji可以通过以下公式计算：PIJ(k)=(1-KH)(PIJ(k-1)TQ)(1-KH)T，智能信息处理技术，31，应用特性，1)当互协方差被忽略时，协方差加权融合将退化2)它可以控制公共过程噪声；3)需要计算互协方差矩阵；智能信息处理技术，32，4)对于线性时不变系统，可以离线计算互协方差；5)需要卡尔曼滤波器增益和观测矩阵的全部历史，并且它们必须被发送到融合中心。智能信息处

8、理技术，33，3，自适应航迹融合，设计数据融合系统时要考虑的因素：1)实现系统性能，采用好的算法，2)计算量，计算机的承载能力，3)系统的通信能力，4)解决系统特性和要求的变化：采用自适应航迹融合，智能信息处理技术，34)自适应航迹融合的结构，以及智能信息处理技术， 35融合原理：1)传感器1和2将观测值发送到两个本地跟踪器，并与本地跟踪器一起形成两个本地融合节点，以形成本地轨迹估计并将其发送到融合中心节点； 2)融合中心节点(决策逻辑)根据规则选择融合算法；3)融合中心节点根据选择的算法对本地节点发送的本地轨迹进行融合计算，并给出全局估计。智能信息处理技术，36，决策逻辑，根据D1和D2两个

9、决策统计距离和决策树，决策树如图所示：智能信息处理技术，37，决策过程，1)根据本地节点发送的本地轨迹计算统计距离D1；2)如果D1小于给定的阈值T1，则全局估计等于局部估计之一；3)如果D1大于T1，则计算统计距离D2，使D2小于给定的阈值T2，并将SF的结果作为全局估计；4)如果D2大于T2，使用WCF结果作为全局估计。智能信息处理技术，38，特征，基于简单航迹融合和协方差加权航迹融合算法。智能信息处理技术，39，统计距离D1，定义：通过SF算法获得的本地轨迹和系统轨迹估计之间的距离。智能信息处理技术，40，因为P1 PSF=P1(P1 P2)-1(P1 2P2)，那么，智能信息处理技术，

10、41，解释，1)融合估计是两个局部估计及其误差协方差的函数，D1进化到与两个局部估计及其误差协方差相关；2)D1测量本地轨道1和本地轨道2的接近度；智能信息处理技术，42，3)如果两个局部轨迹观测来自同一个目标，D1小于某个阈值，这表明由局部传感器给出的两个轨迹非常接近，因此不需要执行轨迹融合操作，并且其中一个用作全局估计；如果两个传感器的分辨率不同，则高分辨率传感器的轨迹作为全局轨迹。43、智能信息处理技术，阈值T1的确定是根据两条本地轨道之间的最大允许距离来确定的；如果统计距离大于它，它需要被融合。智能信息处理技术，44，统计距离D2，定义：通过WCF算法获得的本地轨迹和系统轨迹估计器之间

11、的距离。智能信息处理技术，45，利用，其中，最后，智能信息处理技术，46，解释，1)D2涉及两个局部轨迹的估计，误差协方差矩阵和互协方差；2)D2小于阈值T2，用SF融合两条局部航迹，表明两条航迹的互协方差很小，接近于0；智能信息处理技术，47、3) D2大于T2阈值，采用WCF方法融合两条局部航迹，且两条航迹之间存在互协方差；这是应该使用WCF方法的条件。4)统计距离D2是两个本地轨道之间是否存在交叉方差的度量。智能信息处理技术，48，通过自适应方法完成的任务，1)当两个本地轨道之间的统计距离D1小于T1时，没有必要融合两个本地轨道。选择一个作为全局轨道，或者选择高质量的轨道作为全局轨道；2

12、)当两个局部轨迹之间的统计距离D2小于T2时，两个局部轨迹之间的互协方差很小，甚至等于0。SF算法可用于融合两个局部轨迹。智能信息处理技术，49、3)当两个局部轨迹之间的统计距离D2大于T2时，两个局部轨迹之间存在互协方差，因此可以使用WCF算法来融合这两个局部轨迹。实现系统对环境的自适应。智能信息处理技术，50，4。信息去相关算法1。识别消除法的核心思想是识别融合中涉及的两个估计公共信息，并在融合中消除它们。当一个轨道是系统轨道而另一个是传感器轨道时，这种方法很有用。状态融合估计算法由以下公式给出：状态估计：智能信息处理技术，51，误差协方差：是传感器轨迹最终发送到系统轨迹的状态估计和误差协

13、方差。传感器轨迹和系统轨迹都包括这个公共信息，它是融合算法的附加信息。为了避免对结果的双重影响，有必要从结果中消除它。该方法基于分布式收敛，支持任何类型的收敛和通信结构，包括带反馈的收敛。前面介绍的信息图可以用来识别两个估计的公共信息，避免重复计算。Int智能信息处理技术53，由于重新启动本地跟踪器，本地轨道状态估计和全局轨道状态估计不再共享公共信息，并且从每个轨道到融合节点只有一条唯一的路径，从而消除了本地轨道和系统轨道之间的相关性。在传感器轨道被发送以与系统轨道合并之后，本地过滤器用新轨道重新启动。这些轨迹的估计与系统轨迹解相关，并且很容易与系统轨迹融合。智能信息处理技术，54。这种方法的优点是简单，缺点是需要修改传感器的当前跟踪算法。关键工作过程：无论是哪一条局部轨迹，只要其局部状态被发送到融合节点与系统轨迹融合，局部轨迹就会放弃所有先前的信息，重新启动滤波，即重新初始化。这保证了当本地轨道与系统轨道融合时没有先验信息源，从而达到去相关的目的。智能信息处理技术，55，3。在重启全局跟踪器的航迹融合中，主要问题是传感器航迹和系统航迹的相关性。当传感器航迹融合时，如果系统航迹的状态估计不参与融合，则不存在相关问题。因为传感器轨道已经包含了到目前为止所有可能的测量值。这种全局估计是最好的。智能信息处理技术，56，重启全局滤波，智能信息处理技术，57，在每个融合时刻，所获得的全