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申请/专利权人：哈尔滨工程大学;中国船舶集团有限公司第七一五研究所

摘要：本发明公开一种基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法、系统及终端，涉及多目标跟踪与多传感器信息融合技术领域，以提高分布式多节点声纳探测整体跟踪精度。方法会在声纳在融合时刻的观测信息唯一时，筛选提取声纳提供的局部估计，选取与当前融合时刻距离最近的局部状态估计，基于时间差，构造状态转移矩阵，利用卡尔曼滤波得到预测估计值；或在不唯一时，计算声纳观测时刻与当前融合时刻的时间差，构造状态转移矩阵，计算观测值，设置约束条件，得到融合时刻的加权观测值；采用分布式滤波融合算法，得到基于全局系统的状态估计和误差协方差矩阵。系统执行融合方法的操作步骤。上述方案提高了分布式多节点声纳探测整体跟踪精度。

主权项：1.一种基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S10：在选中的融合周期内，统计多声纳发送的局部估计的数量，在声纳发送的局部估计数量大于零，且接收到的局部估计时刻与融合时刻不相同时，判断各声纳在融合时刻的观测信息数量是否唯一；S20：在观测信息数量唯一时，对选中融合周期内各声纳提供的局部估计进行筛选提取，选取各声纳与当前融合时刻距离最近的局部状态估计，基于选中时刻与选中融合时刻的时间差，构造状态转移矩阵，利用卡尔曼滤波进行预测更新，得到预测估计值，S30：在观测信息数量不唯一时，确定不唯一声纳在选中融合周期内的所有局部估计和对应的观测时刻，计算观测时刻与当前融合时刻的时间差，基于时间差构造状态转移矩阵，通过状态转移矩阵将局部估计推进当前融合时刻，得到观测值，为观测值设置控制误差约束条件，根据时间差大小设置加权系数，对观测值进行加权求和，得到融合时刻的加权观测值；S40：得到所有声纳的观测信息后，采用分布式滤波融合算法，得到基于全局系统的状态估计和误差协方差矩阵；在声纳发送的局部估计数量等于零时，执行以下操作：在选中的融合周期内，基于当前声纳上一融合时刻得到的估计值，对声纳当前融合时刻的估计值进行预测；进行的预测包括以下步骤：S11、利用融合周期时长构造状态转移矩阵；S12、利用卡尔曼滤波将上一融合时刻的全局估计推进至当前融合时刻；S13、将状态转移矩阵、过程噪声矩阵及过程噪声协方差矩阵代入滤波过程，进行预测更新，得到融合时刻的全局估计。

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百度查询： 哈尔滨工程大学 中国船舶集团有限公司第七一五研究所 基于预测估计的深海异构传感器异步融合方法、系统及终端