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申请/专利权人:南京理工大学
摘要:本发明提出了一种基于卡尔曼滤波的分布式探测多源信息融合方法,其步骤包括:通过置于弹体头、中、尾三部位的探测体获取多源过载信号;将所获取的多源过载信号传至弹底融合处理器,经过离差归一化信号预处理后,根据扩展卡尔曼滤波融合算法,将上一时刻的多源过载信号的状态量及观测量进行数据融合,获得下一时刻的状态量,以此作为先验再与下一时刻的观测量融合,获得后验状态量。如此迭代求解,使最后获得的数据不断贴近理想值,输出利于识别的最优融合曲线,实现弹体多源数据的融合;状态变量时间上的更新迭代以及测量变量对于同一时间状态量的校正迭代,二者在时间轴上交叉进行。通过该方法,可以有效改善过载信号混叠现象、凸显穿层特征,同时提高了系统的可靠性和抗干扰性,有利于实现高精度的炸点控制。
主权项:1.一种基于卡尔曼滤波的分布式探测多源信息融合方法,其特征在于,包括:步骤1、通过置于弹体头、中、尾三部位的探测体获取多源过载信号;步骤2、根据所获取的多源过载信号,经过信号预处理后,通过扩展卡尔曼滤波融合算法,将上一时刻的多源过载信号的状态量及观测量进行数据融合,获得下一时刻的状态量,以此作为先验再与下一时刻的观测量融合,获得后验状态量,如此迭代,使最后获得的数据不断贴近理想值,获得最优融合数据;状态变量时间上的更新迭代以及测量变量对于同一时间状态量的校正迭代,二者在时间轴上交叉进行。
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百度查询: 南京理工大学 一种基于卡尔曼滤波的分布式探测多源信息融合方法
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