飞机地面防撞多传感器数据融合系统研究
第8卷 第6期 2008年3月1671 1819(2008)6 1462 04 科 学 技 术 与 工 程
Science T echno l ogy and Eng i neeri ng
V o.l8 N o.6 M a r.2008
2008 Sc.i T ech.Engng.
玫瑰花含义
飞机地面防撞多传感器数据融合系统研究
王战武 慕德俊 石 励 任 帅
(西北工业大学自动化学院，西安710072)
摘 要 为了实现对不同传感器探测和跟踪的目标信息融合，提出了一种车载飞机地面防撞的多传感器数据融合系统。采用矩不变量的方法描述飞机的特征；采用Levenberg M arquardt算法对标准的BP网络算法进行改进，使系统快递、稳定地进行飞机识别。该算法实现了多传感器多目标定位、航迹融合等关键技术，实验表明，该系统可以较好地实现目标定位、跟踪以及目标识别的目的。
关键词 多传感器  数据融合  BP算法  矩不变量
中图法分类号 TP273.6;    文献标志码 A
腊八的祝福语怎么说
2007年11月15
日收到
随着我国航空运输的不断增长，防止飞机地面碰撞和刮蹭事故已成为当前和今后一个时期内民航安全的重要任务。与汽车防撞系统不同的是，飞机由于体积庞大，两翼的顶端及尾翼等有可能受到碰撞的地方，都是危险点，且各种型号的飞机外型和大小不同，因此应用于机库维修和飞机地面的专用防撞系统要求多点位测距[1]。该防撞系统必须对飞机区域环境、动态随机障碍以及变化的气候条件，如日照及景物阴影、黄昏与夜晚、阴天与雨雪等均具有良好的适应性，只用单一传感器很难适应各
种条件，做出判断容易产生虚警或漏警[2]。为了提高对目标的识别和估计能力，需要引入多传感器融合技术。
1 系统总体结构
防撞系统多传感器数据融合系统从目标原始数据库读取目标信息，进行静态目标位置融合，动态目标航迹融合[3](包括时空配准、航迹关联)，目标识别(特征提取、规则库改造、基于规则的推理或神经网络)，存结果于目标结论数据库中。其总体结构如图1所示。
图1 系统总体结构
2 融合算法
2.1 多传感器多目标定位
今年建党多少周年了2022
由于研究的目标是地面目标，所以目标的位置状态信息可用二维向量(x,y)来描述。假设m个不同种类传感器对某一区域进行多次扫描后，获得如表1所示的静态目标信息，表中P ij(x,y),i=1, 2, ,m,j=1,2, ,c表示第i个传感器对应于第j 个目标的位置观测值,c为目标的个数。
谢娜结婚刘烨表1 多传感器提供的目标信息
第1个传感器P11(x,y)P12(x,y)
第2个传感器P
八月十五月儿圆歌曲21
(x,y)
第m个传感器P m1(x,y)P m2(x,y) P m c(x,y)  在进行多传感器多目标定位之前，先对表中的数据进行分类，把来自同一目标的数据归并成一组。假设m个传感器中最大的量测方差为 max，定义某一闭圆的半径为  max，则将下式定义为分组标准:
P ij(x,y)-P q1(x,y)  m ax,
i,q=1,2, ,m,j,l=1,2, ,c(1) (1)式中, 为一可变常数，默认值为3，其他情况下可由使用者根据目标的分布情况选定。
从表1中任取一个元素，把这一元素和表中其他所有元素按式(1)进行配对，形成一个新组ng1，并把配对后的元素从原来的表里去掉。如果此元素不和表中任何元素配对，则此元素单独形成一个组。对表中其余元素重复上述过程，获得新组ng2, ng3 ng c。假设第j个新组为{P1j(x,y),P2j(x,y), ,P rj(x,y),r m}，各传感器的量测方差为1, r，对第j个新组进行融合，获得目标的最终观测值为P j(x,y)。
p j(x,y)=!r i=1!i p ij(x,y)
!r i=1!i=1,0!i1
(2)
为确定!i，根据系统总的量测方差函数f(!1, ,!r)=!r i=1!2i2i，定义另外一个函数H(!1, , !r,∀)=f+∀!r
j=1
!i-1,∀为拉格朗日因子。对函数H求偏导数得:
H
!i=0,i=1,2, ,r
H
∀=0
(3)
根据式(3)，可求得!1, ,!r。同时,
!i
0。所以,!1, ,!r就是所希望的方差最小的各传感器的融合权值。
2.2 多传感器多目标航迹融合
2.1.1 时空配准
多传感器多目标跟踪要求在同一时刻对来自同一目标的不同传感器的测量进行融合，以获得目标的运动特性，此即为时空配准。时空配准包括两部分，即时间配准和空间配准。对于空间配准，即为将目标观测值转换到同一目标下。空间配准较容易实现，在此仅研究时间配准。时间配准是指对单传感器多目标跟踪获得的不连续目标轨迹进行平滑，形成连续的目标运动轨迹，然后再对连续目标运动轨迹用同一采样周期进行采样。此系统中，采用时间多项式来进行平滑。设目标的轨迹可用下式描述的时间多项式来逼近:
x i=a0+a1t i+ +a m t l i(i=1,2, ,k)(4)式中,k为采样的点数,a0,a1, a l为待定的常系数,l为多项式的阶次。
B=[x1,x2 ,x k]T代表某一目标航迹上的离散点，取
B=[x1,x2, x k]T,A=[a0,a1, ,a l]T,
P=
农民工培训
1t1 t l1
1t2 t l2
###
1t k t l k
。
则(4)式可改写为PA=B。定义J=(B-B)T(B-B)为目标函数。把上述定义代入得J= (B-PA)T(B-PA)。对目标函数求极小值，得:
P T PA=P T B(5)解得式(5)，即:
A=(P T P)-1P T B(6) 2.2.2 航迹融合
利用多项式拟合，对目标轨迹进行平滑后形成连续曲线。按设定的采样间隔，对所有轨迹曲线同时进行采样。对每一组数据，采用静态目标位置融合的方法进行处理，即将每一组里关联后对应同一目标
的数据进行融合，然后把融合后的各数据点连
1463
6期王战武，等：飞机地面防撞多传感器数据融合系统研究
接起来，就形成了目标的最终轨迹T 1,T 2, ,T c 。2.3 三维飞机的目标识别
目前，三维目标识别主要是通过对任意角度观察的二维数字图像处理而实现.H u 最早提出了矩的概念，并推出了矩的一系列基本性质，进一步证明了有关矩的平移不变性、比例不变性和旋转不变性。在系统中，采用H u 提出的矩特征提取方法对大量二维飞机数字图像进行处理，然后采用改进后的BP 算法构造网络模型，以实现对目标的识别过程。2.3.1 特征提取
[4]
经过数据处理，获得一个二值化数字图像，它反映了目标的结构与形状。对该图像提取矩不变量，作为待测目标的特征。
设一个二值图像，区域为R，假定它分段连续且有界，其密度分布函数为f (x,y )，矩集定义为M jk =
∀∀
x j
y k
f(x,y )d x d y，式中:j ,k 取所有非负整数值,
j +k 称为矩的阶，零阶矩为:M 00=∀∀
f (x,y )d x d y，中心矩:jk =
∀∀
(x -x )j(y -y )kf (x,y )d x d y，式
中:x =M 10/M 00;y =M 01/M 00。对于分辨率为M,N 的数字图像，假设f(x ,y)在物体内取1，而在其它位置取0，则
M jk =
!M -1x =0!N -1
y =0
x j y k ;
∃jk =
!M -1x=0!
N -1
y =0
(x -x )j
(y -y )k
;
式中:x =M 10/M 00,y =M 10/M 00。上述中心矩计算函数反映了物体的形状而忽略了其内部的灰度级细节。每个特定的形状具有一个特定的轮廓和特定的一个矩集，而在矩的阶数小于三阶时，此中心矩数值在物体放大、平移时保持不变，本系统采用的四个数值推导如下:
M 1=∃20+∃02;M 2=(∃20-∃02)2
+4∃2
11;M 3=(∃30-3∃12)2
+(3∃21-∃03)2
;M 4=(∃30+∃12)2
+(∃21+∃03)2
。
2.3.2 BP 网络模型的建立
在模式识别应用中，神经网络
[5]
的输入是未知
对象的特征向量，所以输入层节点数由未知对象特
征向量决定，在此系统中为4，而输出层节点个数一般由样品所需分的类型数决定，而在此系统中输
出层节点数取5，为5种常见机型。隐含层结点数为4。传递函数为lo g sig 型函数:g (x )=1/(1+exp (-x ))。训练开始时网络所有的连接权值设为[-0.5,+0.5]区间的随机值，而所有输入向量经过适当比例调整后使得各分量的最小值最大值分别在[0.1,0.9]之间。算法采用Levenberg  M arquard 算法。将三维飞机模型输入计算机，建立飞机模型库，得到飞机的训练样本库。对飞机模型库的图像计算矩特征，输入BP 神经网络进行训练。训练达到稳定后，抽取50幅图片进行识别，正确率达99%。证明该算法可行。
3 仿真分析
受客观条件的限制，通过计算机模型来获得样本数据。用计算机模拟产生三个机动目标的航迹数据和两个传感器对目标的观测数据.运动目标采样200个点。传感器的量测噪声强度为：传感器1的标准差为16，传感器2的标准差为9。对上述算法进行仿真，结果满足系统设计要求。图2即为多传感器多运动目标航迹融合结果。
图2 多传感器多运动目标航迹融合结果
4 结束语
提出了一种飞机地面防撞的车载防撞系统，并对其中的数据融合系统进行了详细的研究。经过仿真分析，该航迹融合和目标识别算法切实可行，达到了系统要求。
1464科 学 技 术 与 工 程8卷
参 考 文 献
1 陈 勇，黄席樾，杨刚罡.汽车防撞预警系统的研究与发展.计算机仿真,2006;23(12):239#243
2 邓金城，黄席樾，邓小丽，等.汽车防撞系统中的危险估计与超车决策.计算机仿真,2004;21(11):207#210
3 王晓红.数据融合技术及其在电器试验检测中的应用.微计算
机信息,2004;1:28#29
4 樊亚军，曲仕茹.利用BP 神经网络实现三维飞机目标识别.郑州工业大学学报,2004;25(4):56#59
5 H op fiel d J .Artifi cial Neu ral Net work s .IEEE C ircu its and Devi ces M agazi n e ,1998;4(5):3#10
Search onM ulti  sensor Data Fusion Based A ircraft
on Anti  collisi on System on Earth
WANG Zhan  w u ,MU D e  j u n,S H I L,i Ren Shuai
(Coll ege ofAu t omati on,N ort hw ester n Pol ytechn icalUn i versity ,X i ∃an 710072,P .R .Ch i na)
[A bstract] I n order to rea lize the fissions of the target i n for m ation obta i n ed fro m different sensors ,a mu lti  sensor data fusi o n syste m based on aircraft anti  co llisi o n on earth is devebped .To descri b e the character o f aircraft si m ply and efficientl y ,m o m ent i n variants are used.A t the sa m e ti m e ,a m ethod is e m ployed to i m prove BP a l g orit h m ,m ak  i n g the recogn ition pr ocess faster and m ore stable .A lgorithm s is i n troduced w h i c h achieve m ulti  sensor and m u lti  tar get locati o n ,track fusion,and o ther key techno l o g i e s .Experi m ents proved that this syste m perf o r m s w el L .[Key words] m u ltisenso r  data fusi o n  BP algorithm  mo m ent i n variant (上接第1461页)
增加，但由于采用楔镜扫描的方式，使红外地平仪的光路结构简化，可明显减少红外地平仪头部的体积和重量。在电路中采取一定的措施之后，可使楔镜扫描红外地平仪总体姿态角测量误差与双反射镜扫描红外地平仪的水平接近。因此采用楔镜扫描红外地平仪替代双反射镜圆锥扫描红外地平仪
是可行的。
参 考 文 献
1 龚惠兴.红外地平仪.红外物理与技术,1978;(5):1#25
2 王模昌.圆锥扫描红外地平仪设计中的几个问题.红外物理与技术,1978;(5):26#35
3 刘学明.F Y  1A 红外地平仪正样设计报告,2000
A ttitude Angle M easurem ent Error Caused by the Instantaneous
Field of V ie w of Cone Scanning Infrared Earth Sensor
TONG Guang  hu i 1,2
,LIU Xue  m i n g 1
,GONG H u i  x i n g
1
(Shangha i Ins tit u te ofTechn i ca lPhysics 1,Shangha i200083,P.R.Ch i na ;Graduate School of t h e Ch i nese Acade my of Science 2,B eiji ng 100080,P .R.Ch i na)
[Abstract] Co m pared the work i n g pr i n ci p le and the instantaneous fie l d of v ie w of doub le m irrors con ica l scan  n i n g infrared earth sensor and w edge lens conical scann i n g i n frared earth sensor ,the scann i n g de lay of t w o types of i n frared eart h sensor  s i n stantaneous fi e l d of v ie w access to the Earth is calcu l a ted ,ana lyzed the attitude ang le m easure m ent error caused by the scann i n g de lay .
[Key words] infrared earth sensor  w edge lens  scann i n g de l a y  attitude angle m easure m ent error
14656期王战武，等：飞机地面防撞多传感器数据融合系统研究

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。