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多Fairchild仙童傳感器組網協(xié)同跟蹤方研究
隨著傳感器技術與通信技術的發(fā)展，越來越多的傳感器被納入到一體化網絡中參與協(xié)同作戰(zhàn)。信息融合技術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)的目標檢測與跟蹤性能，已逐漸成為學術界和工程應用界的研究熱點。然而，隨著傳感器數(shù)目和目標數(shù)目的增多，信息融合系統(tǒng)復雜度隨之增加，傳感器網絡對信息融合跟蹤結構優(yōu)化的需求度也逐漸增加。另一方面，由于目標環(huán)境的多變性和局限性，使得傳感器網絡無利用所有傳感器同時跟蹤某一目標?；谏鲜鲈颍芯咳绾螌⒂邢薜膫鞲衅髻Y源分配給不同的目標，優(yōu)化信息融合跟蹤結構，使不同傳感器通過交流、合作與競爭協(xié)同完成跟蹤任務的協(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。

多Fairchild仙童傳感器組網協(xié)同跟蹤方研究
本文在前人工作的基礎上，結合實際科研項目，以提高傳感器網絡的整體跟蹤性能為目標，研究了不同實際情況下，傳感器網絡對單、多機動目標進行協(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)同跟蹤的基礎理及其數(shù)學描述。研究了目標運動模型、傳感器觀測模型、觀測噪聲的閃爍效應以及常用的濾波算，并對迭代無跡卡爾曼濾波算進行了改進。構建了多傳感器協(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)傳感器機動目標協(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行目標跟蹤的問題，提出了一種基于Rényi信息增量的機動目標協(xié)同跟蹤方。該方將目標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狀態(tài)估計的Rényi信息增量，然后以Rényi信息增量zui大為準則進行跟蹤傳感器的選擇，zui后通過多模型的交互作用實現(xiàn)對機動目標狀態(tài)的準確估計。該方能夠根據(jù)機動目標運動情況自適應地為其選擇合適的傳感器進行接力跟蹤，獲得較高跟蹤精度。3.研究了動態(tài)傳感器機動目標協(xié)同跟蹤方。在大型動態(tài)傳感器網絡中，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)化部署下的機動目標協(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絡能耗；然后，在此基礎上，以傳感器間信息傳遞能耗與候選傳感器的Rényi信息增量構造適應度函數(shù)，采用二值粒子群優(yōu)化算自適應地選擇*跟蹤傳感器組；zui后，利用*跟蹤傳感器組對目標進行觀測，并采用交互多模型粒子濾波算對機動目標位置進行估計并進行分布式融合。仿真結果表明，該方能夠提高資源有效利用率。4.研究了多機動目標協(xié)同跟蹤方。在監(jiān)視區(qū)域存在多個目標的情況下，針對如何將有限的傳感器資源分配給不同目標進行跟蹤的問題，提出了一種基于博弈的多機動目標協(xié)同跟蹤方。該方首先利用交互多模型擴展粒子濾波算遞歸地估計網絡中各機動目標的狀態(tài)；然后，促使跟蹤精度未達系統(tǒng)要求的目標代理發(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進行跟蹤；zui后，將各目標代理獲得的傳感器估計值進行融合。該算能夠根據(jù)網絡對每個目標的跟蹤需求自適應地為其分配合適的傳感器，使傳感器網絡保持對所有目標的穩(wěn)定跟蹤并獲得較優(yōu)的整體跟蹤精度。5.研究了多目標協(xié)同檢測與跟蹤方。在實際多目標環(huán)境下，監(jiān)視區(qū)域內的目標數(shù)隨時可能發(fā)生變化。不斷出現(xiàn)的新生目標，使得現(xiàn)有傳感器-目標分配方案隨之失效。針對如何根據(jù)目標被探測狀態(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進行相應探測任務的問題，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）的多目標協(xié)同檢測與跟蹤方。該方首先采用獨立于濾波算的PCRLB來衡量多個已跟蹤目標的跟蹤精度，并借助隨機分布的檢測粒子計算獲得傳感器對新生目標可能出現(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)*分配方案進行粒子濾波與跟蹤融合。該算能夠根據(jù)目標的被探測狀態(tài)為其分配合適的傳感器，實現(xiàn)新生目標的及時檢測和已跟蹤目標的持續(xù)跟蹤。另外，依據(jù)隱身目標的雷達截面積具有方向性的先驗信息，將所提方應用到隱身目標的協(xié)同跟蹤中。仿真實驗證明了該算的有效性。

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