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多传感器航迹融合
刘加欢
2014年12月
Distributed Estimation Fusion with Unavailable Cross-Correlation
WANG Y. , LI X. R.
?Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on, 2012, 48(1): 259-278
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2014-12-24
主要内容
分布式融合问题
广义凸组合融合
松弛的切比雪夫中心CI融合
基于信息论的快速CI融合
引言—多传感器信息融合
分布式融合问题描述
多传感器航迹融合问题建模
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多传感器信息融合引言
信息融合 ——多传感器目标融合跟踪的核心。
集中式融合
(原始数据 融合中心)
分布式融合
(估计结果 融合中心)
优:信息损失量小、最优融合结果
缺:通信带宽要求高、计算负担大、
系统生存能力弱
优:通信带宽要求低、可靠性高、
系统生存力较强
缺:信息损失
难题
共同的过程噪声、共同的先验估计信息、相关的量测噪声等导致的局部估计误差互相关未知
按照数据送至融合中心时的处理程度分类:
分布式融合问题
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2014-12-24
考虑M个融合节点的分布式系统,一个融合节点有N个有效局部估计。
问题描述
分布式融合问题
分布式信息融合跟踪子系统
分布式融合
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一个融合节点有N个有效局部估计,
被估量:
估计值和MSE矩阵:
估计误差:
第i个局部估计的:
实际MSE矩阵:
保守:
估计器满足 则称其为保守的。
互相关矩阵:
未知
全局估计:
模型建立
分布式融合问题
解释1: 半正定,特征值非负。
解释2
概念
多传感器航迹融合
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主要内容
分布式融合问题
松弛的切比雪夫中心CI融合
基于信息论的快速CI融合
广义凸组合(GCC)及其标准形式
三种GCC融合方法
(GCC1融合,GCC2融合,GCC3融合)
广义凸组合融合
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广义凸组合融合标准形式
权值矩阵和为单位矩阵且所有特征值非负的线性组合
简单起见,考虑 的情况,GCC融合:
其中,权值 , 为待定自由参数
GCC融合可按照权重值分为三类:GCC1,GCC2,GCC3
广义凸组合(GCC)融合是最常用的一种航迹融合方式
广义凸组合融合
权值和为1且非负的线性组合
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GCC1融合
GCC1也称简单凸组合(SCC)融合。
优点:
①粗暴的假设局部估计误差不相关情况下的一种次优方法
②在局部估计误差非相关的线性最小均方误差系统中最佳
广义凸组合融合
条件:
形式:
缺点:
通常融合的估计值可能非保守。
概念
估计独立
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优点:
如果局部估计 都是无偏的,那么全局估计 也是无偏的。
如果局部估计 都是保守的,那么全局估计
也是保守的,即 。
GCC2融合
GCC2与协方差交叉(CI)融合形式完全相同。
广义凸组合融合
条件:
形式:
(以上两点均可由公式推导证明)
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CI融合本质
广义凸组合融合
GCC2融合
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的协方差椭圆由满足
的点 的集合组成。
eg: 最小行列式CI( DCI )融合算法
[9] M. B. Hurely, An information theoretic justification for covariance intersection and its generalization[C]. Proc. of 5th International Conf. on Information Fusion , Annapolis, M D, 2002.
文献[9]证明了最小化融合估计均方误差矩阵的行列式值等价于最小化融合估计概率密度函数的信息熵。
eg: RCC-CI融合, IT-FCI融合……
GCC2融合
CI融合例子
广义凸组合融合
估计独立
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2014-12-24
令 ,则GCC3融合可以表示为:
保守。GCC3为GCC2的一种泛化形式,以 扩大
均方误差矩阵:
GCC3融合
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