[发明专利]一种异构传感器信息融合方法

说明书

本发明公开了一种异构传感器信息融合方法，包含局部估计和融合估计两个部分。每个局部传感器计算伪测量，组成局部测量谱系，并获得局部估计的广义协方差交集。在融合估计部分，基于Sklar定理，用一个表示模态间依赖关系的Copula函数来估计不同传感器的随机变量之间的相关关系；通过比较融合估计与局部估计之间的Kullback‑Leibler散度，根据最小分辨信息准则，对Copula函数的相关系数做优化；利用广义协方差交集进行重要性采样以改进计算效率，并利用核密度估计构造融合密度的高斯逼近；以分层方式递归更新融合估计实现任意数量的异构传感器融合。本发明降低了对局部传感器通信速率和相关性计算的要求。

技术领域

本发明涉及数据融合技术领域，特别涉及一种异构传感器信息融合方法。

背景技术

动态系统的分布式状态估计是数字信号处理领域的一项重要技术，在协同目标跟踪、空间望远镜分布式编队、远程环境监测等方面得到了广泛的应用。目前，先进传感、计算和通信能力的无线传感器硬件的快速发展，大大促进了分布式估计系统数据融合技术的发展。传感器融合方法通过扩大地理范围和提高滤波精度，提供了比单个传感器更大的传感范围。

《基于状态向量融合和测量融合的双传感器跟踪方法的比较》，载《IEEE航空航天与电子系统汇刊》(J Roecker,C McGillem.‘Comparison of Two-sensor TrackingMethods Based on State Vector Fusion And Measurement Fusion’.IEEETransactions on Aerospace and Electronic Systems,1988,24:447-449.)给出了一种分布式追踪方法，即：将来自不同传感器的观测量以增广方式直接合并，然后在融合节点，基于集中式测量模型的标准卡尔曼滤波法就可以用来估计系统状态。这种中心化测量融合法基于最小均方误差实现最优估计性能。然而，由于一些实际约束，例如传感器的电量约束和无线通信的带宽约束等，将测量数据从传感器传输到融合节点的方法并不节能。

相比于上述的测量融合构造，航迹对航迹融合构造在降低带宽需求和提高可靠性上具有优势。如《一个以任意通信速率解决航迹到航迹融合问题的方案》，载《IEEE航空航天与电子系统汇刊》(F Govaers,W Koch.‘An Exact Solution to Track-to-track-fusionat Arbitrary Communication Rates’.IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems,2012,48:2718-2729.)中给出了：在典型的航迹对航迹方法中，每个传感器对应一个局部滤波器，对局部测量数据进行预处理，然后将预处理的估计结果传输给融合节点。融合节点对接收到的局部估计数据进行再融合，得到一个全局估计，该估计值比单个传感器计算得到的估计值更准确。因此，由于其灵活性和节能性，在多传感器系统中融合局部估计值的融合算法引起了很多学者的注意。然而传统的方法对各个局部估计之间的内在相关性缺乏深入的考虑和研究。

航迹融合问题的重点之一就是构造待融合的局部估计值之间的内在关系。尽管传感器测量值通常都假设为是相互独立的，但由于具有共同的过程测量噪声模型，局部估计值是相关的。忽略这个相关项可能会导致不一致的融合结果，甚至滤波发散。