[发明专利]移动平台传感器量测数据扩维空间配准方法

说明书

本发明公开的一种移动平台传感器量测数据扩维空间配准方法，旨在提供一种收敛速度快,能显著提高目标跟踪精度的扩维空间配准方法。本发明通过下述技术方案予以实现：依据等效系统偏差的时变特征，建立包含等效系统偏差变化速率在内的空间配准扩维状态空间模型；将等效系统偏差的变化速率和等效系统偏差共同作为卡尔曼滤波器滤波的待估状态量，利用卡尔曼滤波器对等效系统偏差及其变化速率进行在线卡尔曼滤波估计，对待估状态量及其误差协方差阵进行一步预测和更新，获得准确的等效系统偏差估计值，并用偏差估计值对传感器原始量测进行系统偏差补偿，完成空间配准。

技术领域

本发明涉及一种主要用于遥感、导航、智能交通、机器人和安全检查等领域的多移动平台传感器数据空间配准方法。

背景技术

随着传感器技术的飞速发展，雷达作为主动传感器的代表，在目标跟踪系统中起着重要的作用。为提高雷达的时间分辨率，克服单平台、单传感器在复杂环境感知中缺乏全天候、空间覆盖范围等诸多功能不足的缺陷，提高空间分辨率和高光谱分辨率的感知能力，雷达探测系统逐渐采用多平台多传感器系统和多平台多目标协同跟踪与信息融合技术。传感器配准是信息融合的先决条件，也是提高系统整体性能的关键技术之一。在多平台多传感器系统中，由于各传感器是互相独立工作的，并目各传感器采样率也不全相同，测量都是在各自的局部坐标系下进行，因此，测量数据不能直接进行信息融合。为了达到信息融合的目的，在数据相关之前需要进行时间和空间的配准，以形成时间和空间上统一的观测信息。信息融合并不是多个传感器数据的简单的叠加，在数据互联和航迹合成之前，必须对传感器测量数据进行坐标变换和数据校准。传感器偏差测量在完成测量数据的时间配准之后，还要对测量数据进行空间上的配准。多传感器系统在信息融合过程中，为了获得目标的统一信息，需要把各传感器测得的数据转换到公共参考坐标系(即相同的时空参考坐标系)中，但由于传感器的系统偏差和测量误差的存在，对目标跟踪系统中的跟踪门计算、轨迹状态和轨迹协方差矩阵的估计、以及测量和轨迹的关联准则等部产生不利影响。如果不经过数据校准直接将各传感器的数据进行融合计算，则会由于系统偏差的存在而使跟踪结果反而出现恶化，甚至导致跟踪目标的丢失。因此，在多传感器融合跟踪系统中，先要对各传感器测得的数据进行多传感器的时间和空间配准。空间配准技术主要用来估计和补偿探测网内传感器的系统偏差，是雷达组网必须首先考虑解决的关键技术之一，这一技术直接影响雷达网对目标跟踪、融合、识别的正确性。雷达的量测值是相对于量测框架的，量测框架与平台坐标系原点相同，坐标轴之间存在方位角和俯仰角偏差，这些偏差加上因为时钟快慢等原因造成的雷达测距偏差，共同组成了雷达量测系统偏差。多传感器配准偏差主要来源于传感器的配准偏差，也就是传感器本身的偏差；各传感器参考坐标系中测量的方位角、俯仰角和距离的偏差，通常是由传感器的惯性测量单元的测量仪器引起的；而对于公共坐标系的传感器的位置偏差和计时偏差，位置偏差通常由传感器导航系统的偏差引起，而计时偏差常由传感器的时钟偏差所至。