本文關鍵詞：基于傳感器網(wǎng)絡的多目標定位與跟蹤，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：傳感器網(wǎng)絡系統(tǒng),是由分布在不同位置的傳感器發(fā)射機和接收機共同組成的一種傳感器系統(tǒng)。它利用多個傳感器接收機接收回波,通過對回波信息進行融合處理,實現(xiàn)對目標的定位和跟蹤。相比于傳統(tǒng)的單傳感器系統(tǒng),傳感器網(wǎng)絡具有可靠性高、作用范圍大、定位精度高等優(yōu)勢。傳統(tǒng)的傳感器網(wǎng)絡多目標定位方法面臨的關鍵問題是目標與回波的匹配關聯(lián),而關聯(lián)過程會帶來計算量大及如何準確提取目標的問題�；诔上癫呗缘亩ㄎ凰惴ǹ梢越鉀Q回波關聯(lián)問題,本文將在此基礎上研究基于傳感器網(wǎng)絡的多目標定位和跟蹤方法,主要工作及創(chuàng)新如下:1.研究了基于傳感器網(wǎng)絡多目標定位和跟蹤的基本理論。簡要介紹了傳統(tǒng)的時差定位技術的模型和基本原理,分析了其在多目標定位中的不足;針對時差定位的不足,研究了基于成像策略的多目標定位方法的原理,并在此基礎上介紹了基于觀測空間投影和基于雙基距離空間投影(Bistatic Range Space Projection,BRSP)兩種具體的定位算法;簡要闡述了多目標跟蹤的相關理論和組成要素。2.提出了一種基于分層策略的BRSP-TL多目標定位算法。研究了基于BRSP的定位算法存在的運算量大及定位精度有待提高的問題。針對原方法運算量較大的問題,提出了一種分層處理策略:先進行低分辨率投影定位,獲取目標可能區(qū)域,再以更高分辨率在目標可能區(qū)域進行投影定位,以減少運算量,同時得到多個目標的定位結果。針對BRSP定位方法的定位精度有待提高的問題,分析了定位誤差來源,提出了一種將多目標定位結果作為初值,利用泰勒級數(shù)展開算法進一步提高定位精度的改進方法。通過仿真驗證,基于分層策略的BRSP-TL多目標定位算法在顯著提高了定位精度的情況下,其運行速度大幅提升。3.研究了基于傳感器網(wǎng)絡的多機動目標定位跟蹤算法。首先,研究了基于分層BRSP-TL定位的IMM-JPDA多目標跟蹤算法。該算法將基于分層策略的BRSP-TL定位算法的定位結果作為量測,通過邏輯法進行航跡起始和狀態(tài)初始化,再利用IMM-JPDA算法進行跟蹤。通過仿真驗證,該算法具有較高的多目標跟蹤精度;然后,針對目標機動時IMM-JPDA算法跟蹤誤差增大的問題,提出了兩種改進方法:一是量測更新IMM-JPDA算法,該算法利用量測對IMM-JPDA的狀態(tài)估計進行了更新,減小了模型誤差對跟蹤結果的影響;二是自適應模型概率的IMM-JPDA算法,該算法利用自適應的修改因子對模型概率進行修正。仿真驗證了所提方法顯著提高了目標的跟蹤精度。
【關鍵詞】：傳感器網(wǎng)絡 雙基距離空間投影 分層策略 泰勒級數(shù) 多機動目標
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN953;TP212
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內外研究動態(tài)11-15
• 1.3 論文的內容結構15-17
• 第二章 傳感器網(wǎng)絡多目標定位跟蹤原理及算法簡介17-37
• 2.1 引言17
• 2.2 傳感器網(wǎng)絡定位算法17-26
• 2.2.1 時差定位技術原理17-19
• 2.2.2 基于成像策略的多目標定位方法19-26
• 2.3 目標跟蹤理論26-36
• 2.3.1 目標運動模型26-28
• 2.3.2 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法28-31
• 2.3.3 濾波與預測31-34
• 2.3.4 交互式多模型算法34-36
• 2.4 本章小結36-37
• 第三章 傳感器網(wǎng)絡多目標定位方法研究37-54
• 3.1 引言37
• 3.2 基于雙基距離空間投影定位算法仿真37-38
• 3.3 基于分層策略的雙基距離空間投影定位方法38-46
• 3.3.1 分層策略39-40
• 3.3.2 基于分層策略的BRSP定位算法的流程40-41
• 3.3.3 仿真實驗及性能分析41-43
• 3.3.4 誤差分析43-46
• 3.4 基于分層BRSP定位的泰勒級數(shù)展開定位算法46-53
• 3.4.1 Taylor級數(shù)展開算法原理46-48
• 3.4.2 Taylor級數(shù)展開算法的仿真和分析48-49
• 3.4.3 基于分層BRSP的Taylor級數(shù)展開算法流程及仿真分析49-53
• 3.5 本章小結53-54
• 第四章 基于傳感器網(wǎng)絡的多機動目標跟蹤技術研究54-73
• 4.1 引言54
• 4.2 多目標跟蹤算法54-58
• 4.2.1 邏輯法航跡起始及狀態(tài)初始化54-55
• 4.2.2 IMM-JPDA算法55-58
• 4.3 基于傳感器網(wǎng)絡定位的IMM-JPDA跟蹤算法58-64
• 4.3.1 基本原理及流程58-59
• 4.3.2 仿真實驗59-63
• 4.3.3 性能對比63-64
• 4.4 改進的IMM-JPDA算法64-71
• 4.4.1 量測更新IMM-JPDA算法64-67
• 4.4.2 自適應模型概率的IMM-JPDA算法67-71
• 4.5 本章小結71-73
• 第五章 總結和展望73-75
• 5.1 研究總結73-74
• 5.2 工作展望74-75
• 致謝75-76
• 參考文獻76-79
• 攻碩期間取得的研究成果79-80

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 薛金林;徐麗明;;多功能農業(yè)機器人及其關鍵技術分析[J];安徽農業(yè)科學;2009年15期

2 張進;王萬平;吳欽章;;基于光電跟蹤系統(tǒng)的聯(lián)合Kalman濾波器算法研究[J];半導體光電;2008年04期

3 王宇龍,熊繼軍,張文棟;智能機器人的研究[J];微納電子技術;2003年Z1期

4 沈勇,徐維慶;基于數(shù)據(jù)融合技術的道路特征實驗識別[J];車輛與動力技術;2004年04期

5 吳才成;測試系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)融合技術[J];車輛與動力技術;2005年03期

6 周潯;任銳;;基于模糊理論的多傳感器信息融合技術在電機故障診斷中的應用[J];車輛與動力技術;2008年04期

7 高姬,劉春喜;虛擬儀器與數(shù)據(jù)融合在瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)中的應用[J];兵工自動化;2004年06期

8 李斌,陳以,韓元杰;模糊證據(jù)理論綜述[J];兵工自動化;2005年03期

9 魏鑫;張春山;劉迎春;;基于加權自適應估計的溫度測量[J];兵工自動化;2007年09期

10 劉田偉;許星;趙明海;;海防編隊對海上目標類型識別模型研究[J];兵工自動化;2008年03期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 曾憲偉;方洋旺;伍友利;王洪強;劉加叢;;一種新的最優(yōu)制導律[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

2 劉磊;王永驥;;基于單目視覺的機器人動態(tài)目標識別與跟蹤[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

3 馬小平;汪永東;樊陽;;模糊證據(jù)理論的深入研究[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

4 胡玉蘭;范曉靜;;基于D-S證據(jù)理論改進方法的目標識別[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

5 張佑春;王平;張公永;;基于D-S證據(jù)理論和神經網(wǎng)絡的信息融合方法及應用[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

6 朱茵;王軍利;;交通管理綜合信息融合模型研究[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

7 王運鋒;王建國;高義;黃順吉;;利用分布式數(shù)據(jù)融合的目標檢測算法研究[A];第十屆全國信號處理學術年會（CCSP-2001）論文集[C];2001年

8 余振威;王鉞;張林;山秀明;;位置和拓撲信息融合的航跡關聯(lián)算法[A];第十三屆全國信號處理學術年會（CCSP-2007）論文集[C];2007年

9 曲陽;徐林;王建輝;顧樹生;;基于信息博弈的多源信息融合方法[A];2005年全國自動化新技術學術交流會論文集[C];2005年

10 劉朝陽;蔡自興;;多傳感器信息融合技術在偵察系統(tǒng)中的應用[A];廣西計算機學會2004年學術年會論文集[C];2004年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 何建民;面向網(wǎng)絡社區(qū)聆聽客戶聲音方法研究[D];合肥工業(yè)大學;2010年

2 蔣鼎國;無線傳感器網(wǎng)絡農業(yè)信息監(jiān)控系統(tǒng)設計與數(shù)據(jù)融合研究[D];江南大學;2010年

3 岑健;基于人工免疫系統(tǒng)的機組復合故障診斷技術研究[D];華南理工大學;2010年

4 劉美;WSN多目標跟蹤節(jié)點任務分配及跟蹤算法研究[D];華南理工大學;2010年

5 李先鋒;基于特征優(yōu)化和多特征融合的雜草識別方法研究[D];江蘇大學;2010年

6 張壽明;基于冶煉過程及終點判斷技術的煙化爐智能控制系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學;2009年

7 趙雷剛;發(fā)動機臺架試驗過程實時監(jiān)測與預警方法研究[D];武漢理工大學;2010年

8 黃曉靜;多頻高頻地波雷達目標檢測與跟蹤技術研究[D];武漢大學;2010年

9 鄢煜塵;基于信息融合的中文筆跡鑒別研究[D];武漢大學;2009年

10 趙志超;導彈防御雷達網(wǎng)數(shù)據(jù)融合技術研究[D];國防科學技術大學;2010年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 年軍艷;普適計算下的上下文感知計算若干關鍵技術研究[D];安徽工程大學;2010年

2 何慧娟;基于多傳感器的移動機器人障礙物檢測與定位研究[D];安徽工程大學;2010年

3 黃正榮;基于振動波的高速公路車輛行駛狀態(tài)辨識理論研究[D];南昌航空大學;2010年

4 焉杰;多傳感器時滯系統(tǒng)信息融合及其仿真[D];山東科技大學;2010年

5 張西雅;基于信息融合的汽車防追尾避撞目標識別研究[D];鄭州大學;2010年

6 裴銀肖;貝葉斯博弈信息融合模型及算法的研究和應用[D];鄭州大學;2010年

7 姜明;VTS數(shù)據(jù)交換與數(shù)據(jù)融合的研究[D];哈爾濱工程大學;2010年

8 王宏磊;SNMP安全態(tài)勢信息獲取及分析技術[D];哈爾濱工程大學;2010年

9 楊慧;多傳感器信息融合技術的研究與應用[D];哈爾濱工程大學;2010年

10 馬士國;水下回收AUV的短基線導引與定位數(shù)據(jù)融合技術研究[D];哈爾濱工程大學;2010年

  本文關鍵詞：基于傳感器網(wǎng)絡的多目標定位與跟蹤，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：293109