發(fā)布時間：2020-03-31 00:52

【摘要】：近年來,移動傳感器網(wǎng)絡(luò)得到了越來越廣泛的應(yīng)用,在諸如搜索救援、邊境巡邏、復(fù)雜戰(zhàn)場和環(huán)境監(jiān)控等行業(yè)領(lǐng)域扮演了重要角色。例如,在現(xiàn)實(shí)場景中,為了實(shí)現(xiàn)對感興趣區(qū)域?qū)崟r監(jiān)控,多架無人機(jī)通常利用局域網(wǎng)絡(luò)被組織成集群形式。由于傳感器節(jié)點(diǎn)的有限視場、去中心化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、個體無人機(jī)節(jié)點(diǎn)的高機(jī)動性以及自主化需要滿足的高精度與可靠性,多目標(biāo)搜索和跟蹤任務(wù)面臨許多挑戰(zhàn)。本文研究基于移動傳感器網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法,結(jié)合移動傳感器機(jī)動性、感知能力和區(qū)域通信能力的特點(diǎn),解決多目標(biāo)跟蹤問題,主要解決以下三個基本問題:1.如何在給定的感興趣區(qū)域搜索目標(biāo)時,最優(yōu)地控制一組移動傳感器節(jié)點(diǎn)從而達(dá)到最大化區(qū)域覆蓋范圍的目的?2.如何在跟蹤過程中面對目標(biāo)數(shù)量未知以及動態(tài)變化等不確定因素對目標(biāo)進(jìn)行有效狀態(tài)估計?3.如何建立一個有效的分布式(去中心化)算法框架實(shí)現(xiàn)對區(qū)域多機(jī)動目標(biāo)聯(lián)合搜索與跟蹤?與之前的移動傳感器網(wǎng)絡(luò)在區(qū)域監(jiān)控方面的研究相比,本文的主要內(nèi)容如下:1.為了最大化區(qū)域覆蓋范圍,采用了Anti-Flocking控制模型,實(shí)現(xiàn)對未知區(qū)域的分布式協(xié)同搜索,同時在區(qū)域覆蓋范圍和檢測效率方面展示了突出的性能;2.針對無人機(jī)集群對未知環(huán)境自主感知與探索需求,設(shè)計出多架無人機(jī)協(xié)同搜索和智能投放系統(tǒng),該系統(tǒng)充分模擬出多無人機(jī)搜索與救援這一過程;3.本文擴(kuò)展了基于隨機(jī)有限集的多目標(biāo)濾波算法,考慮了多傳感器的協(xié)同運(yùn)動控制問題,使其可以處理具有有限視場的多傳感器多目標(biāo)跟蹤問題;4.提出一個穩(wěn)健的區(qū)域多機(jī)動目標(biāo)聯(lián)合搜索與跟蹤的算法框架和解決方案,能夠處理目標(biāo)數(shù)量未知且可能會發(fā)生動態(tài)變化的情形,不僅可以估計出多目標(biāo)的狀態(tài),同時可以實(shí)現(xiàn)軌跡關(guān)聯(lián)。最后,算法仿真驗(yàn)證了Anti-Flocking分布式協(xié)同控制算法、區(qū)域多機(jī)動目標(biāo)聯(lián)合搜索與跟蹤算法框架的有效性。除此之外,實(shí)物飛行結(jié)果驗(yàn)證了集群搜索系統(tǒng)的有效性和魯棒性。
【圖文】：

城市場景中的多機(jī)動目標(biāo)：圖中的自動駕駛汽車必須對傳感器視場中所有移動目標(biāo)(行人、汽車、自行車)的運(yùn)動軌跡保持實(shí)時估計，以便安全操作在美國國家航空航天局的阿波羅計劃中，卡爾曼濾波器被用來估計飛船的軌

魚群模型，每條魚只關(guān)注距自己最近的6～7條魚，而不管其他較遠(yuǎn)的個體
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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5 陳U，

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