Sensor Fusion and Tracking Toolbox
Проектирование и симуляция мультисенсорных систем слежения и навигации.
Документация
Sensor Fusion and Tracking Toolbox включает алгоритмы и инструменты для проектирования, симуляции и анализа систем, которые объединяют данные от нескольких датчиков для поддержания положения, ориентации и ситуационной осведомленности. Справочные примеры служат отправной точкой для внедрения компонентов бортовых, наземных, корабельных и подводных систем наблюдения, навигации и автономных систем.
Продукт включает в себя многообъектные трекеры, фильтры слияния датчиков, модели движения и датчиков, а также алгоритмы объединения данных, которые позволяют оценивать архитектуры слияния с использованием реальных и синтетических данных. С помощью Sensor Fusion and Tracking Toolbox вы можете импортировать и определять сценарии и траектории, потоковые сигналы и генерировать синтетические данные для активных и пассивных датчиков, включая датчики РЧ, акустические, ЭО/ИК и GPS/IMU. Вы также можете оценить точность и производительность системы с помощью стандартных тестов, метрик и анимированных графиков.
Для ускорения симуляции или прототипирования на ПК, продукт поддерживает генерацию кода C.
Генерация траектории и сценария
Создавайте исходные траектории и сценарии на основе путевых точек и скорости. Моделируйте платформы и цели для сценариев слежения.
Генерация положений объекта
Определите и преобразуйте истинное положение, скорость и ориентацию объектов в различных системах отсчета.
Создание сценариев слежения
Моделируйте платформы, таких как самолеты, наземные транспортные средства или корабли. Платформы могут нести датчики и источники сигналов или отражать сигналы. Платформы могут быть стационарными или движущимися, нести датчики и излучатели, а также содержать зависящие от аспекта сигнатуры, отражающие сигналы.
Вращения, ориентация и кватернионы
Представление ориентации и вращения с использованием кватернионов, углов Эйлера, матриц вращения и векторов вращения. Определите ориентацию датчика относительно рамы кузова.
Ориентация, положение и система координат (англ.)Модели датчиков
Имитируйте измерения от IMU (акселерометра, гироскопа, магнитометра), приемников GPS, радиолокатора, сонара и ИК в различных условиях окружающей среды.
Инерционные и GPS-датчики
Моделируйте IMU (инерциальные измерительные блоки), GPS (глобальная система позиционирования) и INS (инерциальные навигационные системы). Настрайивайте параметры окружающей среды, такие как температура и шумовые свойства моделей, для имитации реальных условий.
Активные датчики
Моделируйте радиолокационные и гидроакустические датчики и излучатели для формирования обнаружений целей. Имитация механического и электронного сканирования по азимуту и / или углу места.
Пассивные датчики
Моделируйте RWR (предупреждение об облучении), ESM (средство электронной поддержки), пассивный сонар и инфракрасные датчики для генерации только угловых обнаружений для использования в сценариях слежения. Определите излучатели и свойства канала для моделирования помех.
Слияние инерциальных датчиков
Оценка ориентации и положения во времени с помощью алгоритмов, оптимизированных для различных конфигураций датчиков, требований к выходу и ограничений движения.
Оценка ориентации
Совмещайте показания акселерометра и магнитометра для имитации электронного компаса (eCompass). Совмещайте показания акселерометра, гироскопа и магнитометра с фильтром курсовертикали (AHRS).
Оценка положения
Оценка позы с неголономными ограничениями курса и без них с использованием инерциальных датчиков и GPS. Определите позу без GPS путем слияния данных инерциальных датчиков с данными альтиметра или визуальной одометрии.
Оценивающие фильтры
Используйте фильтры Калмана, многочастичные и много-модельные фильтры для различных моделей движения и измерения.
Фильтры для отслеживания объектов
Оценивайте состояния объектов с использованием линейных, расширенных и unscented фильтров Калмана для линейных и нелинейных моделей движения и измерений. Используйте многочастичные фильтры и фильтры Гауссовой суммы для нелинейной, негауссовой оценки состояния, включая отслеживание с измерениями только дальности или только угла. Улучшите отслеживание маневрирующих целей с помощью фильтров взаимодействующих множественных моделей (IMM).
Модели движения и измерений
Настраивайте фильтры слежения с постоянной скоростью, постоянным ускорением, постоянным поворотом и пользовательскими моделями движения в декартовой системе координат, а также сферическими и модифицированными сферическими системами координат. Определяйте положение и скорость, дальность-угол, только угол или пользовательские модели измерения.
Слежение за множественными объектами
Создавайте многообъектные трекеры, которые объединяют информацию от различных датчиков. Поддерживайте одну или несколько гипотез об объектах, которые он отслеживает.
Трекеры
Интегрируйте фильтры оценки, алгоритмы привязки и логику управления треками в многообъектные трекеры для объединения обнаружений в треки. Используйте трекер множественных гипотез (MHT) в сложных сценариях, таких как отслеживание близко расположенных целей в условиях неопределенности.
Привязка треков
Найдите лучшее или k-лучших решений проблемы привязки глобального ближайшего соседа (GNN). Решите проблему привязки S-D. Привязывайте обнаружения к трекам, или треки к трекам. Подтверждайте и удаляйте треки на недавней истории треков или на счете трека.
Отслеживание объединения обнаружений
Объединяйте состояние и ковариацию состояния. Статически объединяйте синхронные обнаружения, включая триангуляцию угловых обнаружений от пассивных датчиков.
Управление воздушным движением (англ.)Визуализация и аналитика
Анализ и сравнение производительности инерциальных фильтров и многообъектных систем слежения.
Визуализация сценария
Отражайте на графиках ориентацию и скорость, истинные траектории, измерения с датчиков и треки в 3D. Визуализируйте неопределенности обнаружений и треков. Визуализируйте идентификатор трека с историей маршрута.
Метрики датчиков и треков
Генерируйте метрики создания, обслуживания и удаления треков, такие как длительность трека, разрывы в треке, а также смена идентификатора трека. Оценивайте точность трека на основе положения, скорости, ускорения и скорости рыскания по среднеквадратичной ошибки (RMSE), наряду со средней нормализованной ошибки оценки в квадрате (ANEES). Анализируйте шум инерциального датчика с использованием дисперсии Аллана.
Новейшие функции
JPDA трекер
Отслеживание объектов с помощью трекера совместной вероятностной ассоциации данных.
PHD трекер
Отслеживания протяженных объектов с использованием трекера плотности гипотезы вероятности.
Генерация сценариев
Генерация радиолокационных и ИК-обнаружений для протяженных объектов.
Бистатический и мультистатический радар
Симуляция и слияние обнаружений бистатического радара.
Мультисенсорное позиционирование
Оценка положения с использованием расширенного непрерывно-дискретного фильтра Калмана.
Курсовертикаль (AHRS)
Оценка высоты и ориентации с использованием данных MARG и высотомера.
Анализ сенсоров
Определение дисперсии Аллана данных гироскопа.
Магнитометр
Корректируйте показания магнитометра для эффектов мягкого и твердого железа.
Сертификация и разработка систем повышенной надежности
