【摘要】：在即將到來的無人駕駛車輛及車聯(lián)網(wǎng)中,同時檢測無人駕駛車輛(以下稱為目標)的信道占用情況(即當前時隙目標是否通信)和估計該目標的位置將成為不可避免的挑戰(zhàn)。由于目標在行駛過程中進行通信的時隙是不確定的,以及目標在傳感器網(wǎng)絡中是不停移動的,傳感器接收到的觀測值將會變得很不穩(wěn)定,這將嚴重影響對目標當前通信狀態(tài)的檢測和對目標當前位置的追蹤,即可靠性下降。通常,在檢測目標通信狀態(tài)和估計目標位置的情況下,傳感器網(wǎng)絡會將收集到的觀測值報告給處理中心進行處理。如果報告過多的觀測值到處理中心(即每個傳感器都報告觀測值),所有傳感器都將消耗大量的能量,由此將會導致傳感器網(wǎng)絡嚴重的能量損耗,即有效性下降;同時,對于離目標較遠的傳感器,它們的觀測值(稱為虛警觀測值)絕大部分是噪聲污染,應用這樣的觀測值將會影響檢測和估計的精確性,即可靠性下降。針對上述問題,通過利用目標移動的連續(xù)性、目標通信狀態(tài)的持續(xù)性,以及觀測方程的特性,我們在本研究中提出了一種新型的同時檢測和估計方案,這個方案可以同時提升精確性(即可靠性)和能量效率(即有效性)。具體內(nèi)容如下。(1)首先,依賴于目標的連續(xù)移動特性,以及通信時隙的持續(xù)特點,我們建立了一個統(tǒng)一的目標動態(tài)模型(即基于伯努利隨機有限集的目標動態(tài)模型)。依靠這個目標模型,我們將采用基于隨機有限集的序貫貝葉斯過程,同時進行檢測和估計。(2)更進一步的,為了解決觀測值消失(當前目標沒有通信信號)以及觀測值噪聲污染問題,我們提出了一個序貫預濾波技術來改善觀測值,理論分析和仿真表明所提的方案可以有效提升檢測和估計的精確性。(3)為了解決能耗問題,我們提出了一個動態(tài)閾值機制,只有大于閾值的觀測值(預濾波后的觀測值)才能被傳送給處理中心,因此將減少報告觀測值的個數(shù)。(4)為了更好的限制虛警觀測值的影響,我們在處理中心端設計了基于隨機有限集的觀測集。該觀測集能夠通過傳感器的位置分布進一步抑制虛警觀測值對檢測和估計可靠性的影響。最后,我們通過理論推導和仿真驗證了這個同時檢測和估計方案,證明了它可以提升檢測和估計的精確性以及提升能量效率。因此,本文所提出的同時檢測和估計方案更加適用于即將到來的無人駕駛系統(tǒng)的目標感知和定位應用。
【圖文】：

濾波后的觀測值）進行傳輸，，以此同時提升可靠性和有效性。最后，在處理中心逡逑端，個基于觀測集的兩階段貝葉斯過程將被采用，來同時進行檢測和估計。具逡逑體流程如圖２－１所示。逡逑，，邐＇＇－ｍ－邋＇逡逑廣￣＇￣邋＊邋：邋￣邐：邋：邐／邋．；邋＜邋，））邐＇逡逑Ｉ￣＾＾邐１｜邐處理中心逡逑傳感器邐。（＜＜）逡逑預濾波模塊，逡逑！，邐ｌＭｍｃｋ逡逑：＾邐：？：邐／邐廣．—￣＾－ —．逡逑／邐一^u始邋＿逡逑］是邐Ｉ邐１逡逑媻■邐＂＊邐＂：？？，））邐幢一逡逑虛警觀測值邋｜邋－「建立觀測集毛丨逡逑卜：到處理中心丨：．邐＂＊邐廠邋＇邐Ｉ邋：邋１邐—邋＇邋］．」逡逑——二：邐邋／邐．邐｜邐＿Ｆ１逡逑！，貝葉斯過程逡逑目標、＇—：？——？￣—＇—？－ ：：—：．－－－夕逡逑圖２－１同時檢測估計方案流程圖逡逑在圖２－１中

粗略的檢測。在這里，我們記這個粗略的檢測結果為匕。通過我們可以決定逡逑式（３－５）和式（３－６）哪個將對當作當前時隙的后驗概率。選擇后驗概率的過程逡逑如圖３－１所示。逡逑（ａ）邐ＰＩ５Ｆ邐（ｃ）邐！邋旮邋ｆｔ邋ｉ邐；邐！邋ｉ邋0逡逑，ＲＳＳ邋４”逡逑ｐｐｄ邋：片邋NB邋ｊ邋，／邐＼邐ｈｋｖｈ？ＫＨ＞＝ｌ邐＇－＾－ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ邐ｊＷ逡逑／邋Ｊ／邋＇邐奪—’ｒ邐＾邋＼逡逑ｗ＇＼逡逑，Ｍ邋，，ｉｉＳｉ！邋ＭｉＶ＾ｗｒｉｏｒＰＤＦ邐，二菩一ｔ，邐＼逡逑八＼ｙ邋＼逡逑邐邐—邐—邐ｆ；邋１＋１邐Ａ－－２邋ｍ邋Ｍ邋ｋｒ５－邋ｋ＊６邋ＨＩ逡逑圖３－１預濾波后驗函數(shù)選擇示意圖逡逑圖３－１中，在ｔ＋２時隙，０標的通信狀態(tài)被粗檢測為ｆｆｃ＋２＝０。這時，只有式逡逑（３－６）所提供的虛擬的后驗分布，雖然仍然具有較大的不確定性，但是仍然可逡逑以恢復出一個較理想的觀測值（在圖中
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN713

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本文編號：2619782