[發明專利]一種基于集合理論的傳感器系統分布式融合方法在審

申請號：	202210767714.X	申請日：	2022-07-01
公開（公告）號：	CN115114985A	公開（公告）日：	2022-09-27
發明（設計）人：	沈強;李燦;汪立新;劉潔瑜;周小剛;吳宗收;李新三	申請（專利權）人：	中國人民解放軍火箭軍工程大學
主分類號：	G06K9/62	分類號：	G06K9/62
代理公司：	西安方諾專利代理事務所(普通合伙) 61285	代理人：	景麗娜
地址：	710025 ***	國省代碼：	陜西;61
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于集合理論傳感器系統分布式融合方法
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【說明書】：

本發明公開了一種基于集合理論的傳感器系統分布式融合方法，針對有界干擾下的傳感器系統，各局部處理器先通過集員估計方法對相應傳感器的量測信息進行處理，得到局部估計狀態可行集，然后將結果送至融合中心，進行融合處理；根據集合運算理論，局部估計之間的融合通過多個橢球求交的方式實現；為處理多個橢球交集可能為空的情況，引入q?relaxed交集的概念；通過參數的選擇保證算法得到穩健的狀態可行集，同時降低異常值或傳感器損壞對全局估計的影響。仿真實例表明，本發明提出的分布式融合方法有效的提高了系統的估計精度。

技術領域

本發明涉及信息融合技術領域，尤其涉及一種基于集合理論的傳感器系統分布式融合方法。

背景技術

近年來，大型復雜系統的功能要求正在迅速提高，特別是對系統狀態的高性能估計要求。由于使用單傳感器時測量精度、范圍、穩定性和可靠性存在明顯缺陷，多傳感器系統及相關數據融合技術近年來受到越來越多的關注。估計融合算法按結構可分為集中式融合和分布式融合。其中，分布式融合可以降低信道帶寬，生存能力強，易于工程實現，因而受到了更多的關注，逐漸成為了信息融合領域研究和應用的重點。分布式融合廣泛應用于民用和國防領域，如多傳感器融合定位、人工智能、多機器人協同、智能網聯汽車、傳感器網絡等。

目前，估計融合通常采用基于隨機噪聲假設的估計方法來解決，如卡爾曼濾波及其相關擴展算法等傳統估計方法。采用這些方法難以解決復雜系統帶來的不確定性、強相關、強非線性、高維數等新問題，其根本原因在于概率化假設的前提。這些概率化方法對噪聲的分布都有嚴格的要求，并要求其統計特性已知，導致這類方法存在一定的缺陷。

近年來，基于集合理論的估計方法正逐漸受到重視。該類方法通過集員估計理論實現參數或狀態可行集的估計，它們以未知但有界噪聲假設為基礎，即僅要求噪聲有界，而對邊界內噪聲的具體分布并無要求，可以克服傳統估計方法的缺陷，很好的應用于傳統估計方法不能適應的場合，而且這種簡單的條件更容易得到滿足。

但是，集合理論在多傳感器融合方面的應用仍然存在巨大的挑戰，其根本原因在于采用了新的估計結果表現形式。與點估計方法不同，集員估計方法采用狀態可行集作為狀態估計結果，多個可行集交集的表現形式和優化過程是融合技術的難點。

因而，需要提供一種新的融合方法，利用集合理論克服傳統融合方法的缺陷，突破多集合交集求解的難點，進一步提升多傳感器融合的性能。

發明內容

針對上述存在的問題，本發明旨在提供一種基于集合理論的傳感器系統分布式融合方法，利用集合理論克服傳統融合方法的缺陷，突破多集合交集求解的難點，能夠提升多傳感器融合的性能。

為了實現上述目的，本發明所采用的技術方案如下：

一種基于集合理論的傳感器系統分布式融合方法，其特征在于，包括以下步驟，

S1：獲取各局部傳感器的系統量測信息，建立傳感器系統模型；

S2：基于各局部傳感器的系統量測信息，使用集員估計方法進行狀態估計，得到局部估計結果；

S3：將各局部估計結果利用橢球求交方法進行融合，得到中心估計橢球；

S4：對中心估計橢球的參數進行優化，得到最終的融合估計結果。

進一步的，步驟S1的具體操作包括以下步驟，