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多Fairchild仙童傳感器組網(wǎng)協(xié)同跟蹤方研究
隨著傳感器技術(shù)與通信技術(shù)的發(fā)展，越來越多的傳感器被納入到一體化網(wǎng)絡(luò)中參與協(xié)同作戰(zhàn),。信息融合技術(shù)能夠解決不同平臺上傳感器所獲信息的融合問題,，改善系統(tǒng)的目標(biāo)檢測與跟蹤性能，已逐漸成為學(xué)術(shù)界和工程應(yīng)用界的研究熱點(diǎn),。然而,，隨著傳感器數(shù)目和目標(biāo)數(shù)目的增多，信息融合系統(tǒng)復(fù)雜度隨之增加，傳感器網(wǎng)絡(luò)對信息融合跟蹤結(jié)構(gòu)優(yōu)化的需求度也逐漸增加,。另一方面，由于目標(biāo)環(huán)境的多變性和局限性,，使得傳感器網(wǎng)絡(luò)無利用所有傳感器同時跟蹤某一目標(biāo),。基于上述原因,，研究如何將有限的傳感器資源分配給不同的目標(biāo),，優(yōu)化信息融合跟蹤結(jié)構(gòu)，使不同傳感器通過交流,、合作與競爭協(xié)同完成跟蹤任務(wù)的協(xié)同跟蹤方就顯得尤為重要,，并逐漸成為信息融合問題中的一個核心問題。

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本文在前人工作的基礎(chǔ)上,，結(jié)合實際科研項目,，以提高傳感器網(wǎng)絡(luò)的整體跟蹤性能為目標(biāo)，研究了不同實際情況下,，傳感器網(wǎng)絡(luò)對單,、多機(jī)動目標(biāo)進(jìn)行協(xié)同跟蹤的若干方。文的主要研究工作概括如下：1.介紹了協(xié)同跟蹤的基礎(chǔ)理及其數(shù)學(xué)描述,。研究了目標(biāo)運(yùn)動模型,、傳感器觀測模型、觀測噪聲的閃爍效應(yīng)以及常用的濾波算,，并對迭代無跡卡爾曼濾波算進(jìn)行了改進(jìn),。構(gòu)建了多傳感器協(xié)同跟蹤的一般性研究框架，指出了協(xié)同跟蹤問題與一般跟蹤問題的區(qū)別在于傳感器跟蹤性能的度量以及傳感器行為的決策與執(zhí)行,。2.研究了靜態(tài)傳感器機(jī)動目標(biāo)協(xié)同跟蹤方,。針對傳感器數(shù)量較少、位置固定,，且每一時刻只允許選擇一個傳感器進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的問題,，提出了一種基于Rényi信息增量的機(jī)動目標(biāo)協(xié)同跟蹤方。該方將目標(biāo)跟蹤精度作為主要考慮因素,，首先利用粒子濾波算計算每個傳感器對目標(biāo)狀態(tài)估計的Rényi信息增量,，然后以Rényi信息增量zui大為準(zhǔn)則進(jìn)行跟蹤傳感器的選擇，zui后通過多模型的交互作用實現(xiàn)對機(jī)動目標(biāo)狀態(tài)的準(zhǔn)確估計,。該方能夠根據(jù)機(jī)動目標(biāo)運(yùn)動情況自適應(yīng)地為其選擇合適的傳感器進(jìn)行接力跟蹤,，獲得較高跟蹤精度。3.研究了動態(tài)傳感器機(jī)動目標(biāo)協(xié)同跟蹤方,。在大型動態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)中,，針對傳感器數(shù)量眾多、位置可移動，且多個傳感器同時工作時目標(biāo)信息傳遞能耗不容忽視情況下的跟蹤傳感器選擇問題,，提出了一種動態(tài)傳感器優(yōu)化部署下的機(jī)動目標(biāo)協(xié)同跟蹤方,。該方首先采用粒子群算優(yōu)化部署動態(tài)傳感器的位置，提高了有效覆蓋率并降低了傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗,；然后,，在此基礎(chǔ)上，以傳感器間信息傳遞能耗與候選傳感器的Rényi信息增量構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù),，采用二值粒子群優(yōu)化算自適應(yīng)地選擇*跟蹤傳感器組,；zui后，利用*跟蹤傳感器組對目標(biāo)進(jìn)行觀測,，并采用交互多模型粒子濾波算對機(jī)動目標(biāo)位置進(jìn)行估計并進(jìn)行分布式融合,。仿真結(jié)果表明，該方能夠提高資源有效利用率,。4.研究了多機(jī)動目標(biāo)協(xié)同跟蹤方,。在監(jiān)視區(qū)域存在多個目標(biāo)的情況下，針對如何將有限的傳感器資源分配給不同目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的問題,，提出了一種基于博弈的多機(jī)動目標(biāo)協(xié)同跟蹤方,。該方首先利用交互多模型擴(kuò)展粒子濾波算遞歸地估計網(wǎng)絡(luò)中各機(jī)動目標(biāo)的狀態(tài)；然后,，促使跟蹤精度未達(dá)系統(tǒng)要求的目標(biāo)代理發(fā)起談判,，在確保談判雙方利益zui大化的條件下，通過博弈為談判發(fā)起者爭取更多的傳感器對其所代表的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,；zui后,，將各目標(biāo)代理獲得的傳感器估計值進(jìn)行融合。該算能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)對每個目標(biāo)的跟蹤需求自適應(yīng)地為其分配合適的傳感器,，使傳感器網(wǎng)絡(luò)保持對所有目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤并獲得較優(yōu)的整體跟蹤精度,。5.研究了多目標(biāo)協(xié)同檢測與跟蹤方。在實際多目標(biāo)環(huán)境下,，監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)數(shù)隨時可能發(fā)生變化,。不斷出現(xiàn)的新生目標(biāo)，使得現(xiàn)有傳感器-目標(biāo)分配方案隨之失效,。針對如何根據(jù)目標(biāo)被探測狀態(tài)（被檢測或者被跟蹤）,，將有限的傳感器資源分配給不同的目標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)探測任務(wù)的問題，提出了一種基于后驗克拉美-羅下界（Posterior Cramer-Rao Lower Bound, PCRLB）和二值粒子群優(yōu)化算（Binaryparticle swarm optimization, BPSO）的多目標(biāo)協(xié)同檢測與跟蹤方,。該方首先采用獨(dú)立于濾波算的PCRLB來衡量多個已跟蹤目標(biāo)的跟蹤精度,，并借助隨機(jī)分布的檢測粒子計算獲得傳感器對新生目標(biāo)可能出現(xiàn)區(qū)域的檢測覆蓋情況；然后,，利用BPSO算獲得能夠zui大化跟蹤精度和檢測概率的*分配方案,；zui后,，根據(jù)*分配方案進(jìn)行粒子濾波與跟蹤融合。該算能夠根據(jù)目標(biāo)的被探測狀態(tài)為其分配合適的傳感器,，實現(xiàn)新生目標(biāo)的及時檢測和已跟蹤目標(biāo)的持續(xù)跟蹤,。另外，依據(jù)隱身目標(biāo)的雷達(dá)截面積具有方向性的先驗信息,，將所提方應(yīng)用到隱身目標(biāo)的協(xié)同跟蹤中,。仿真實驗證明了該算的有效性。

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