多传感器信息融合结构及其实现管件球阀
多传感器信息融合结构及其实现
多传感器信息融合结构及其实现 2011年12月09日 来源: 1 引 言信息融合系统的结构目前尚没有形成统一的分类形式,David L.hall和James Llinas[1]根据JDL功能模型,给出了三种融合系统结构,集中式融合、自主式融合和混合式融合等;Belur V. Dasarathy[2]则根据输入输出特性,给出了三种融合系统的结构:柔性系统结构、自改善系统结构以及有限决策输入融合结构;T.A.Foster则认为融合系统的结构为:集中式、分散式及混合式。集中式结构从所有传感器平台获得数据,并在融合中心处理这些数据;而分散式结构则要求每个传感器平台处理局部信息,作出形式估计。目前,大多数融合方法都采用集中式体系结构,通过融合中心对分散在不同点的多传感器进行信息处理,而低层的传感器之间缺乏必要的联系。 分散式结构没有中央处理单元,没有中央通信媒体,它不需要用一个控制器来管理,每个传感器节点都具有它自己的处理单元和通信设备,不必知道该网络中有什么样的传感器节点,也不必知道它们提供什么样的信息,在任何相连的传感器节点间都可以进行通外,还有一种分级结构,本文将给出其具体的结构模型,并推导出它们的实现方法。2 结构模型多传感器信息融合的结构模型一般有四种基本形式:集中式、分散式和分级式结构,分级式又分为有反馈结构和无反馈结构。还可以由这四种基本结构构成多种不同的混合结构,集中融合结构和分散融合结构是两种常用的融合结构。集中式结构简单,精度高,但它只有当接受到来自所有的传感器信息后,才对信息进行融合。所以,通信负担重,融合速度慢;在分级融合中,信息从低层到高层逐层参与处理,高层节点接收低层节点的融合结果,在有反馈时,高层信息也参与低层节点的融合处理;分散式结构(包括分级结构),每个节点都有自己的处理单元,不必维护较大的集中数据库,都可以对系统作出自己的决策,融合速度快,通信负担轻,不会因为某个传感器的失效而影响整个系统正常工作。所以,它的具有较高的可靠性和容错性,但融合精度不如集中式好。至于结构的选择应根据性能评估和设计权衡两方面,由具体系统的指标要求而定。下面我们用kalman融合技术来具体分析这四种结构,并推导出它们的具体实现方法。3 融合算法针对集中式结构,采用卡尔曼滤波技术来融合传感器信息。设系统的状态为X(k),传感器观测量为Z(k)。不失一般性,动力学方程和观测方程可写为: F(k)为状态矩阵,G(k)为噪声矩阵,H(k)为观测矩阵,ω(k)为输入噪声模型,V(k)为观测噪声模型,满足条件: 是基于延续到j时刻的观测量对K时刻状态的估计值,P(k|j)为状态的估计协方差,则kalman滤波给出的系统状态递归算法为:预测 在系统融合中心采用集中卡尔曼滤波融合技术,可以得到系统的全局状态估计信息。在集中式结构中,各传感器信息的流向是自低层向融合中心单方向流动,各传感器之间缺乏必要的联系。 分散融合的结构,它没有中央处理单元,每个传感器都要求作出全局估计,我们采用分散Kalman滤波技术来实现多传感器信息的融合。为了简化算法,作以下三点假设:(1)传感器分散网络结构中的每一个融合节点都和其它节点直接相连;(2)节点的通信在一个周期内同时进行;(3)所有节点使用同样的状态空间。设系统的动力学方程仍为(1)式,观测方程有m个单传感器观测方程组成,则第i个节点的局部kalman估计方程为:预测 更新 当每个节点得到自己的局部估计后,就与其它相连的节点进行通信,接受其它节点传递来的信息后进行同化处理,同化包括状态同化和方差同化,经推导可得第i个节点的状态同化方程为:
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