多傳感器融合技術在浮空器控制中的應用研究

雍富偉

摘 要：在將浮空器投入到具體應用過程當中，其周圍的空間環境較為復雜，而通過單傳感器的浮空器運行狀態進行分析及控制，能滿足控制系統對于外部環境及內部狀態的感知。從而通過使用單傳感器的狀態，使得系統能夠有效地感知外部以環境以及內部的狀態。而本文主要的建立了有關的多傳感器控制系統的具體應用，并且對于該系統的運行狀態有關特性進一步的進行了分析，通過將卡爾曼濾波聯合導引器應用到傳感器當中，使實現與多傳感器之間的融合，從而更好的處理傳感器運行過程當中的數據，從而進一步的降低噪聲的干擾，而通過使用該方法能夠使得控制系統更好的判定浮空器的安全狀態，具備有更高的可信度。

關鍵詞：多傳感融合技術;浮空器;控制;應用

在浮空器設備當中應用到多傳感器，能夠使得浮空器根據氣囊當中所填充的氦氣產生的浮力，從而克服整個系統的重力，并且根據所剩下來的氦氣而帶動雷達任務系統進行工作。根據浮空器運行過程能夠全天二十四小時地進行工作，同時還能夠準確地獲取以及具體的解釋分析周圍復雜的環境以及自身的存在狀態，從而能夠更為高效更為實時的進行控制。而通過使用浮空器能夠構建起如今廣泛應用的浮空平臺系統，從而做好數據以及多元信息的估計以及檢測技術，使得浮空器控制系統具有更高的可信性。

一，信息融合技術以及算法

在浮空器當中所運用的多傳感器系統進行信息融合，主要的是進行決策及特征，同時做好數據集的融合。其中數據融合的主要意義就是集中地將各個傳感器當中所獲取的原始數據運輸到融合中心當中，集中式的對數據進行分析處理，而想要實現數據的融合，就必須進一步的構建起通過傳感器數據以及數據吞吐率而進行特征性的融合通道，從而進一步的降低數據吞吐率，而保證最終所獲取數據結果的精確程度。這就需要使用特征向量進一步的對算法進行提取，而進行信息融合黨政的決策融合必須建立在一個模型。做好這一融合，還需要有各個傳感器各自的獨立的對其進行判定。在信息融合的過程當中，要能夠靈活并且實時的進行融合，在其融合過程當中所應用的主要技術，包括了神經網絡，卡爾曼濾波，d-s方法，加權平均法以及聚類分析等各種方法。

在其中所運用到的卡爾曼律濾波，主要的是對于線性的最小方差進行估計，從而不斷的持續的獲取傳感器的原始數據，通過不斷的對數據進行迭代修整而進一步的進行估計，從而可以算出一個最為精確的結果。而通過使用卡爾曼濾波法能夠將全局融合以及分布式處理結合到一起，從而實現這一目的。所以所運行的卡爾曼濾波器的局部狀態。同時使用各個主濾波器融合算法，對于所有的記錄狀態進行估計，而對于所獲取得各種信息及數據進行分析，從而對于所有狀態進行估計。

在其中所運用到的神經網絡其實就是一種按照各個結構進行分層次組織的大量神經元所構成的一種運算模型。其中每一個神經元其都有著特定的含義，并且代表著一個特定的激勵函數，而在各個節點之間進行互聯的方式為加權的方式。運用神經網絡法主要的是通過分布式的系統。使得該機制具備有良好的自適應以及自學習能力，同時絕對有很好的容錯性，從而使得最終獲取的數據結果更為精確。

在信息融合過程當中，能夠使用到的融合技術以及融合算法形式多樣多樣，可以并且還能夠在不同的環境當中得以應用。在研究過程當中也不考慮到系統的要求以及具體的參數類型的，可以根據實際的應用環節而選擇一個最為合適的融合技術以及融合方法。

二，多傳感器浮空器控制系統

核心控制系統作為數控企業正常運行的一個關鍵點以及要點，為了實現浮空平臺的質量保證以及上升還有下降等各種狀態，并且對各狀態進行量化的控制，從而實現浮空器的系統控制，就需要做好環境以及系統參數進行采集，并且通過各種檢測設備，進一步的判斷系統具體的運行狀態以及安全狀態，從而對其進行自動以及自主的控制。使得浮空器能夠在通信中斷或者是繩索斷裂的緊急情況之下，快速的進行應急處理，從而保證浮空器在飛行過程當中不出現安全事故并且平穩的落地。

在浮空器控制系統設計過程當中，主要的是通過應用分布式的傳感器，進一步的對系統的態勢進行監控，而在多傳感器融合技術應用，在復控器控制當中對其進行研究，可以進一步的獲取浮空器系統運行過程當中的有關數據以及信息做好數據的處理，同步進行信息的綜合工作，通過對于綜合出來的信息進行查驗，進一步的判斷浮空器具體的運行狀態，通過這一體系架構進行處理，從而獲取最終的結果。

而浮空器出現緊急事故，需要進行應急應急處理的過程當中，控制系統需要對于浮空器面對壓力進行實時的監測，同時還需要考慮到風氣所處的高度，豐滿度，還有姿勢等多個指標，同時還需要嚴格的控制周圍的風向，風速以及濕溫度等各個影響到浮空及具體狀態的環境指標，從而進一步的判斷整體系統的安全性。通過采取針對性的控制措施，使浮空系統能夠完全的運行，保障整體性能，而又因為在浮空器當中所應用到的傳感器就著較多的種類，因此存在著一定的測量誤差，會使得在進行數據傳播時存在著一定的延誤現象，因此在進行處理的過程當中，并不能在一個統一的概率之上建立好誤差概率模型，而是需要根據各個系統的特點，而專門的構建出一個最為適合的信息融合模型，通過各種融合算法進一步的盤點系統的運行狀態。

三，進一步的判斷浮空器具體狀態的信息融合方法

為了準確的判斷浮空器使用過程當中是否處于安全狀態，通過對于具體狀態進行查驗，比如說在判斷其是正常運營，輕度故障以及異常狀態之間具有一定的不可確定性。而針對于多傳感器的浮空器系統具備較為復雜并且多樣的信息，針對于該系統的特點，可以選擇構建出一個相應的信息融合模型，通過對于各個傳感器進行與處理并且進一步的完成局部預期，從而對其狀態參數進行了解以及掌握，最終對于這種所獲取的局部結果進行處理，做好融合估計工作，從而進一步的監測浮空器系統的安全運行狀態。

在信息融合過程當中，通過使用卡爾曼濾波器法，做好運行狀態的估計工作，并且進一步的使得產生的影響降到最小，而在浮空器運行狀態更新過程當中，還需要不斷的根據之前的估計結果以及所獲取的傳感器原始數據進行遞推運算。并且將運算得出的最終結果直接的傳送到信息融合中心，從而使得融合中心不斷的獲取傳感器的運行狀態。從而進一步的判定傳感器的運輸狀態。

四，結束語

想要控制系統能夠平穩可靠的進行工作，其主要前提是需要進一步的判斷浮空器的具體狀態。而將各種的信息融合技術應用于浮空器控制系統當中，還需要考慮到多個對于浮空器運行狀態有著影響的因素以及參數進行綜合處理各個隸屬度的調度，從而獲取最科學合理的信息融合的結果。而想要做好浮空器控制系統的控制。使服控器能夠正常的運行，從而使得浮空平臺系統能夠安全穩定的運行。

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