The invention provides an error registration algorithm of airborne multi platform multi-sensor system based on EM \u2011 CKS, which includes the following steps: Step 1: mathematical modeling; step 2: implementation of volume Kalman filter and smoother; step 3: error registration algorithm of multi-sensor system based on EM \u2011 CKS. The method improves the traditional multi-sensor system error registration algorithm, and solves the problem that the traditional online joint estimation method needs to accurately know the system error state space model. Secondly, the method proposed in the invention has strong numerical stability, solves the problem that the approximate accuracy of the system state posterior probability density function is not high under the condition of high measurement accuracy, high dimension and complex strong nonlinearity of the traditional nonlinear Gaussian filter, effectively realizes the system error registration of airborne multi platform multi-sensor, and improves the multi platform multi-sensor pair The accuracy of target tracking improves the reliability and stability of target tracking.
【技术实现步骤摘要】
一种基于EM-CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法
本专利技术属于多传感器信息融合及目标跟踪领域,具体涉及量测高精度、系统高维度、复杂强非线性条件下的机载多平安协同跟踪领域。
技术介绍
机载多平台多传感器信息融合技术能够充分利用各类数据的特点,获取不同视角、不同传感器、不同特征的互补数据,大大扩展了探测区域的覆盖面积,提高了信息利用效率,加快了数据更新速率,从而能够显著提升飞机编队对目标的跟踪能力,提供更快捷的航迹起始速度,更短的航迹收敛时间,更精确的航迹跟踪精度和更稳定的航迹连续性。然而在舰载机编队飞行等复杂的目标跟踪场景中,系统误差的存在会导致航迹关联混乱、融合精度降低等问题。导致产生这种现象的原因是不同机载平台上的传感器测量信息都是在各自的测量坐标系下获得的,当飞机编队对目标信息进行融合跟踪时,需要将这些测量信息转换到同一参考坐标系中才能进行关联滤波。由于受到机载平台自身定位误差、传感器测量误差及安装误差等诸多系统误差因素的影响,加之坐标转换又不可避免地会放大上述误差,导致融合中心在公共参考坐标系下难以将源于同一目标的测量值关联起来,严重影响目标航迹的稳定性和跟踪精度。因此,系统误差配准是多源信息融合的前提,为保证后继多平台多传感器信息融合的精度,有必要开展多平台系统误差配准技术研究。随着对系统误差配准研究的不断深入,一些消除系统误差影响的方法逐渐发展起来,主要分为2类:离线估计补偿法和在线联合估计法。离线估计补偿法首先估计出系统误差,然后对目标量测进行修正,并基于修正后的量测估计目标的真实状态,如最小二乘法、广义最小二乘法、极大似然算法等。此 ...
【技术保护点】
1.一种基于EM‑CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法,其特征在于,所述算法包括如下步骤:步骤一:数学建模;步骤二:容积卡尔曼滤波器和平滑器实现;步骤三:基于EM‑CKS的多传感器系统误差配准算法。
【技术特征摘要】
1.一种基于EM-CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法,其特征在于,所述算法包括如下步骤:步骤一:数学建模;步骤二:容积卡尔曼滤波器和平滑器实现;步骤三:基于EM-CKS的多传感器系统误差配准算法。2.根据权利要求1所述的基于EM-CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法,其特征在于,所述步骤一中,构建状态空间形式的离散非线性系统:其中:xk∈Rn和zk∈Rm分别表示k时刻的状态向量和量测向量;n和m分别表示状态维数和量测维数;fk-1(·)和hk(·)分别表示系统的状态转移函数和量测函数;wk∈Rn和vk∈Rm分别表示系统的过程噪声向量和量测噪声向量,二者分别服从均值为零,方差为Qk和Rk的高斯分布,且互不相关;初始状态向量x0服从均值为方差为P00的高斯分布,且它与wk及vk互不相关;η表示未知的量测系统误差向量。3.根据权利要求1所述的基于EM-CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法,其特征在于,所述步骤二中:其中,N为量测个数;和Pk-1|k-1分别表示k-1时刻系统状态的估计值和估计误差协方差;和Pk|k-1分别表示系统状态的预测值和预测误差协方差;Pk-1,k...
【专利技术属性】
技术研发人员:程然,张存,王婷婷,
申请(专利权)人:中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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