本文關(guān)鍵詞：異步雷達(dá)組網(wǎng)協(xié)同跟蹤和資源分配方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著傳感器、計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和電子裝備的飛速發(fā)展,各種面向復(fù)雜應(yīng)用背景的多傳感網(wǎng)絡(luò)大量涌現(xiàn)。以組網(wǎng)雷達(dá)為核心的防空預(yù)警系統(tǒng)通過多個傳感器組網(wǎng)進(jìn)行協(xié)同探測,可以提高系統(tǒng)的總體探測性能。如何優(yōu)化分配雷達(dá)網(wǎng)內(nèi)有限的傳感器資源,通過多個傳感器協(xié)同跟蹤提高雷達(dá)網(wǎng)的整體跟蹤性能成為網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同探測中的一個核心問題。目前,實(shí)際的組網(wǎng)雷達(dá)系統(tǒng)中各雷達(dá)具有不同的采樣周期、不同的固有延遲及通信延遲等原因,融合處理中心得到的數(shù)據(jù)是異步的。本文結(jié)合實(shí)際科研項(xiàng)目,主要研究了異步雷達(dá)組網(wǎng)系統(tǒng)下的協(xié)同跟蹤和傳感器分配方法。論文的主要研究工作內(nèi)容包括:(1)研究了目標(biāo)基本運(yùn)動模型、傳感器觀測模型、以及常用的濾波算法。在多傳感器協(xié)同跟蹤的一般性研究框架下,結(jié)合目標(biāo)跟蹤的性能指標(biāo),給出了一種基于跟蹤效果反饋的資源分配問題描述和框架。(2)針對雷達(dá)網(wǎng)中各傳感器異步采樣的實(shí)際情況,提出了一種基于異步順序融合的動態(tài)傳感器分配算法。該算法對異步雷達(dá)的量測值按采樣時(shí)刻順序?yàn)V波,根據(jù)濾波協(xié)方差和目標(biāo)期望協(xié)方差的接近程度動態(tài)選擇下一時(shí)刻跟蹤的最優(yōu)傳感器集合。仿真分析表明該算法和基于偽量測的異步雷達(dá)組網(wǎng)協(xié)同跟蹤傳感器分配算法相比具有較少的計(jì)算量和較高的目標(biāo)跟蹤精度。(3)針對分布式雷達(dá)網(wǎng)中各局部融合節(jié)點(diǎn)異步融合的情況,提出了一種分布式異步航跡融合下的協(xié)同跟蹤算法。該方法采用最小二乘算法對各融合節(jié)點(diǎn)融合周期內(nèi)的航跡進(jìn)行時(shí)域融合,獲得虛擬航跡。融合中心根據(jù)各融合節(jié)點(diǎn)的時(shí)域融合結(jié)果進(jìn)行全局融合。根據(jù)濾波協(xié)方差和目標(biāo)期望協(xié)方差的接近程度動態(tài)選擇傳感器資源,有效利用航跡信息和改善航跡融合質(zhì)量。該算法與集中式異步航跡融合下協(xié)同跟蹤進(jìn)行比較,仿真結(jié)果顯示該算法在跟蹤精度和計(jì)算效率上均優(yōu)于集中式異步航跡融合下的協(xié)同跟蹤算法。(4)研究了異步雷達(dá)組網(wǎng)多目標(biāo)協(xié)同跟蹤方法。該方法基于協(xié)方差控制原則對傳感器資源進(jìn)行優(yōu)化分配,建立多傳感器多目標(biāo)分配模型,給出了一種啟發(fā)式的近似求解算法。對分配后的異步雷達(dá)量測值采用實(shí)時(shí)更新的順序融合方式進(jìn)行順序?yàn)V波,將整個融合算法的計(jì)算量分散在各個局部信息到達(dá)的時(shí)刻,避免了融合中心瞬時(shí)計(jì)算量過大,保證跟蹤的實(shí)時(shí)性。仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：雷達(dá)組網(wǎng) 協(xié)同跟蹤 傳感器管理 協(xié)方差控制 分布式異步航跡融合
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN953
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10
• 1.2 信息融合與傳感器管理10-11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3.1 雷達(dá)組網(wǎng)異步采樣系統(tǒng)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.2 雷達(dá)組網(wǎng)傳感器資源分配研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 本文主要工作13-15
• 第2章 多傳感器組網(wǎng)協(xié)同跟蹤基本理論15-28
• 2.1 引言15
• 2.2 多傳感器組網(wǎng)目標(biāo)協(xié)同跟蹤基本框架15
• 2.3 目標(biāo)跟蹤基本理論和算法15-21
• 2.3.1 目標(biāo)的運(yùn)動模型15-17
• 2.3.2 濾波方法17-21
• 2.4 異步航跡融合方法21-24
• 2.4.1 集中式異步航跡融合思想及算法22-23
• 2.4.2 實(shí)時(shí)更新的異步航跡融合思想及算法23-24
• 2.5 基于反饋的雷達(dá)組網(wǎng)資源分配問題24-27
• 2.5.1 宏管理與微管理24-25
• 2.5.2 基于跟蹤效果反饋的雷達(dá)網(wǎng)傳感器資源分配25-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第3章 異步雷達(dá)組網(wǎng)協(xié)同跟蹤下算法28-39
• 3.1 引言28-29
• 3.2 多傳感器系統(tǒng)的采樣分析29-30
• 3.2.1 時(shí)間同步29
• 3.2.2 時(shí)間異步29-30
• 3.3 異步雷達(dá)組網(wǎng)協(xié)同跟蹤算法30-36
• 3.3.1 系統(tǒng)描述30
• 3.3.2 基于等價(jià)偽量測的傳感器動態(tài)分配方法30-33
• 3.3.3 基于異步采樣順序融合的傳感器分配方法33-36
• 3.4 仿真分析36-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 分布式異步雷達(dá)組網(wǎng)協(xié)同跟蹤算法39-47
• 4.1 引言39-40
• 4.2 分布式異步雷達(dá)組網(wǎng)協(xié)同跟蹤下傳感器異步航跡融合算法40-43
• 4.2.1 分布式異部雷達(dá)組網(wǎng)航跡融合問題40-41
• 4.2.2 基于最小二乘的異步雷達(dá)組網(wǎng)航跡融合算法41-43
• 4.3 分布式異步雷達(dá)組網(wǎng)中的傳感器管理43-44
• 4.4 仿真分析44-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第5章 異步雷達(dá)組網(wǎng)多目標(biāo)協(xié)同跟蹤算法47-56
• 5.1 引言47
• 5.2 異步雷達(dá)組網(wǎng)協(xié)同跟蹤下的多傳感器多目標(biāo)分配算法47-51
• 5.2.1 異步雷達(dá)組網(wǎng)中的傳感器異步順序融合算法47-49
• 5.2.2 多傳感器多目標(biāo)資源優(yōu)化模型49-50
• 5.2.3 雷達(dá)組網(wǎng)中多傳感器多目標(biāo)的分配算法50-51
• 5.3 仿真分析51-55
• 5.4 本章小結(jié)55-56
• 第6章 總結(jié)與展望56-58
• 6.1 總結(jié)56
• 6.2 展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 附錄64

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：437939