杜雄杰
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院电子工程系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 数据融合中系统误差估计的病态性及改善方法被引量：8
- 2010年
- 数据融合系统中,传统系统误差估计算法在某些特定物理场景中表现出显著的病态性,估计结果不收敛。为了解决这个问题,该文首先深入分析产生算法病态性的物理场景并将其分为传感器密集型和目标密集型2类,然后将系统误差分解成相对方位系统误差和剩余系统误差2部分分别估计。理论分析和仿真实验表明:该方法在估计相对方位系统误差部分不存在算法病态性;在传感器密集型物理场景中,该方法在估计剩余系统误差部分对病态性进行有效控制;在某些物理场景中,该方法的算法条件数可缩减为传统方法的1%,方位系统误差估计样本方差可缩减为传统方法的1/5。
- 高青王钺杜雄杰王萌希山秀明
- 关键词：多传感器数据融合病态性
- 系统误差环境下二维分配算法的关联性能被引量：4
- 2012年
- 数据关联是多传感器数据融合的关键技术之一,是对冗余数据进行融合处理的前提和基础。对关联算法的性能分析与评价是算法设计与选取的主要依据。传统的性能分析方法多数为基于仿真测试的事后评价方法,其分析结果与仿真场景密切相关,难以全面客观地反映算法性能。该文提出了一种从理论上分析关联算法性能的思路,首先寻找关联算法出错的边界条件,分析边界条件出现的概率,从而得到算法关联错误概率的期望。与传统性能评价方法不同的是,该方法揭示了关联算法的内在性能,以工程中常用的二维分配算法为例,分析了算法性能与系统误差的关系,为实际系统的算法设计提供了理论依据。仿真实验验证了理论分析的结论。
- 杜雄杰王钺山秀明
- 关键词：多传感器数据融合数据关联性能分析
- 机动目标有偏观测的主从融合算法被引量：1
- 2010年
- 多传感器组网系统中,分立传感器之间存在着时空基准上的差异,即使经过校准,仍然会不同程度地残存系统误差。在这种有偏观测环境中,传统的异步序贯融合算法会出现显著的性能退化。针对上述问题,该文提出有偏观测下的主从融合算法。系统误差对目标位置估计的影响显著,而对速度估计的影响并不明显。因此,新算法采用主从两级结构,应用不同策略对位置和速度的估计分别处理,通过从滤波器的速度融合,为主滤波器的状态估计提供参考信息,以改善估计的性能。仿真结果表明:主从融合算法能够更有效地调和平滑度和机动跟踪能力的矛盾,可显著提高对目标速度估计的精度,改善对机动目标的跟踪性能。
- 王钺王萌希杜雄杰山秀明
- 关键词：数据融合多传感器多目标跟踪KALMAN滤波
- 数据融合中的残差建模分析与融合算法
- 2012年
- 多传感器数据融合系统中,传感器之间存在着难以精确建模的系统误差。即便经过校准,仍然会存在残差。残差的量级与随机观测噪声相当,不同的是,残差是一种随时间慢变的系统误差。目前文献中缺乏有效的残差分析建模手段,从而难以提高融合精度。针对上述问题,建立了残差的数学模型,进而提出了残差补偿航迹融合算法。算法将残差增广至目标状态向量,在状态估计的同时完成残差补偿。仿真结果表明,残差补偿算法极大地提高了目标状态估计的精度,显著改善了机动目标的跟踪性能。最后使用雷达实测数据对算法进行仿真,验证了算法可应用于实际工程系统。
- 杜雄杰王钺山秀明
- 关键词：多传感器数据融合残差
