吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (05): 1381-1385.doi: 10.7964/jdxbgxb201305037

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基于多模型信息滤波器的故障容错目标跟踪

杨小军, 宋青松, 马祥, 李东海   

  1. 长安大学 信息工程学院, 西安 710064
  • 收稿日期:2012-09-08 出版日期:2013-09-01 发布日期:2013-09-01
  • 作者简介:杨小军(1971- ),男,副教授,博士.研究方向:传感器网络与信息融合.E-mail:xjyang@chd.edu.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(60975028,61101215,61201406);中央高校基本科研业务费专项基金项目(CHD2012ZD011,2013G3242008).

Fault-tolerance target tracking based on multi-model information filtering

YANG Xiao-jun, SONG Qing-song, MA Xiang, LI Dong-hai   

  1. School of Information Engineering, Chang'an University, Xi'an 710064, China
  • Received:2012-09-08 Online:2013-09-01 Published:2013-09-01

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327

摘要：

对具有传感器随机故障的多传感器系统,提出一种故障容错的目标跟踪算法。利用多模型方法建立传感器量测故障模型,将Unscented变换(UT)嵌入信息滤波器框架,建立多模型信息滤波器。通过多模型方法在线估计量测模型概率,利用概率加权组合分别得到传感器的信息贡献,通过多传感器融合提高目标跟踪精度和传感器故障识别概率。仿真结果表明,本文算法能有效提高目标跟踪精度。

关键词: 自动控制技术, 目标跟踪, 信息滤波器, 多传感器融合, 故障容错

Abstract:

A fault-tolerant target tracking algorithm is proposed for multi-sensor system with random sensor faults. The sensor measurement fault is modeled by multi-model approach. The multi-model information filtering is established via embedding the unscented transformation into the information filtering architecture. The probability of the sensor fault model is estimated online by multi-model estimation. The information contribution of each sensor is calculated by combination of probability weights of the sensor fault model. The target tracking accuracy and the identification probability of sensor fault are improved via multi-sensor data fusion. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the efficiency of target tracking.

Key words: automatic control technology, target tracking, information filtering, multi-sensor data fusion, fault-tolerant

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