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多传感器信息融合结构及其实现

作者: 来源: 发布时间:2018/2/11 16:12:47  点击数:1174
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:

从而,在每个节点都可以得到全局的状态估计和方差估计。
有n个节点组成的分散融合结构网络中,任一个节点都可以作出全局估计,某一节点的失效不会显著地影响系统正常工作,其它n-1个节点仍可以对全局作出估计,有效地提高了系统的鲁棒性。尽管每个节点都具有较大的通信量,但是其通信量都没有集中式融合中心的通信量大,且由于其采取并行处理,解决了通信瓶颈问题。通过分散融合各传感器之间互通信息,加强了联系,尽管通信费用较高,但是系统的鲁棒性和容错性得到提高。
分级融合结构,它有两种形式:无反馈的分级结构和有反馈的分级结构,分级结构采取的是由低层向高层逐层融合的思想。设系统的动力学方程和观测方程同上,设有下标的表示低层的信息,没有下标的表示高层的信息。则无反馈时:

从上面公式中可以看到:信息从低层向高层逐层流动,无反馈时,层间传感器属于单向联系,高层信息不参与低层处理;有反馈时,层间传感器是双向联系,不仅低层融合信息向高层传递,高层信息也参与低层节点处理。各传感器之间是一种层间的有限联系。
4结论
在四种基本融合结构中,集中式融合结构的融合速度快,各融合中心计算和通信负担过重,系统容错性差,各低层传感器之间缺乏必要的联系;分散式融合结构中,每个传感器都具有估计全局信息的能力,任何一个传感器的失效都不会导致系统的崩溃,各传感器之间互通信息,系统的可靠性和容错性高,计算和通信负担比集中式要轻;分级融合结构各传感器之间是一种层间有限联系,其计算和通信负担介于集中式结构和分散式结构之间。

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