多速率传感器不完全测量数据自适应融合算法*

2012-12-07林孝工徐树生赵大威陈博飞

传感器与微系统 2012年4期

林孝工，徐树生，赵大威，陈博飞

(哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150001)

0 引言

近年来，多传感器数据融合技术得到了广泛应用。针对多速率传感器数据融合问题，许多学者做了大量工作，形成了将异步问题转换为同步处理的算法［1～3］、异步递推算法［4］等。文献［5～8］对异步多传感器系统，构建了分层分级混合算法，提高了系统状态估计精度和容错性。

在实际的多传感器系统中，由于传感器故障、通信故障等会时常造成传感器的不完全测量。对于不完全测量的多速率传感器系统，首先要建立传感器子系统的故障检测算法，对子系统故障进行检测，自适应地选择传感器测量数据进行滤波，同时可以自适应地选择子系统参与融合。为此，本文针对不完全测量的多速率传感器系统，建立自适应的分级融合算法(adaptive hierarchical fusion algorithm，AHFA)。多传感器系统的融合过程分为子系统与全局两级估计，各传感器子系统按照各自采样频率独自进行滤波，其估计值在融合节点进行全局融合;各子系统根据故障检测建立切换控制准则，通过引入映射矩阵完成切换，自适应地选择子系统参与中心状态估计。该算法对于不完全测量的传感器子系统，利用其状态预测值代替状态估计值，与其他子系统进行中心融合，提高了系统的状态估计精度，具有一定的故障自适应处理能力。