【摘要】：空中任務(wù)傳感器網(wǎng)是指通過多傳感器對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行協(xié)同定位與跟蹤的傳感器網(wǎng)絡(luò)。信息融合和卡爾曼濾波研究的興起和發(fā)展使得空中合作傳感器網(wǎng)絡(luò)的眾多任務(wù)功能(如系統(tǒng)目標(biāo)跟蹤定位,決策和評(píng)估等)成為可能。傳感器網(wǎng)絡(luò)管理是空中任務(wù)網(wǎng)絡(luò)的主要任務(wù)之一,也很早就出現(xiàn)在信息融合的研究范疇中�？捎^測(cè)性研究的是能否通過觀測(cè)對(duì)狀態(tài)值進(jìn)行估計(jì)�？捎^測(cè)度是信息融合領(lǐng)域研究由輸出或觀測(cè)獲得估計(jì)狀態(tài)的準(zhǔn)確程度。將可觀測(cè)度運(yùn)用到空中傳感器網(wǎng)絡(luò)分配中,可針對(duì)不同的狀態(tài)分量進(jìn)行傳感器資源的分配管理,使得傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠得到優(yōu)化�，F(xiàn)在已有很多可觀測(cè)度的分析方法,但主要都針對(duì)線性系統(tǒng)。針對(duì)非線性系統(tǒng)可觀測(cè)度分析僅有基于李導(dǎo)數(shù)的方法,計(jì)算量大。目前并沒有完善的基于非線性可觀測(cè)度的空中傳感器分配算法。卡爾曼濾波的估計(jì)誤差協(xié)方差被用于設(shè)計(jì)傳感器分配管理的代價(jià)函數(shù),但基于估計(jì)誤差協(xié)方差的傳感器分配方法,在考慮非線性問題時(shí),需要在得到融合濾波結(jié)果后才能對(duì)傳感器分配進(jìn)行調(diào)整,不能在濾波前有一個(gè)初步的判斷。針對(duì)上述問題我們做了以下工作:(1)結(jié)合UIF和線性SVD可觀測(cè)度分析方法,對(duì)非線性系統(tǒng)可觀測(cè)度分析方法進(jìn)行了研究,并與線性系統(tǒng)SVD可觀測(cè)度分析方法進(jìn)行了對(duì)比。(2)研究了不依賴濾波結(jié)果的基于SVD分解的非線性可觀測(cè)分析方法。通過加入尺度調(diào)節(jié)因子,使其具有了尺度變換不變性(Scale Transform Invariant)。(3)研究了基于非線性系統(tǒng)可觀測(cè)度的傳感器網(wǎng)絡(luò)分配方法。該傳感器網(wǎng)絡(luò)分配方法不依賴于濾波結(jié)果,比基于估計(jì)誤差協(xié)方差的傳感器網(wǎng)絡(luò)分配方法有更廣泛的適用性。
[Abstract]:Aerial mission sensor network is a kind of sensor network which can locate and track the target by multi-sensor. The rise and development of information fusion and Kalman filtering make it possible for many mission functions (such as target tracking, decision making and evaluation) of air cooperative sensor networks. Sensor network management is one of the main tasks of air mission network, and it has appeared in the field of information fusion for a long time. Observability studies whether state values can be estimated by observation. Observability measure is the degree of accuracy of estimating state by output or observation in the field of information fusion. The observability measure is applied to the allocation of sensor network in the air, and the sensor resources can be allocated and managed according to different state components, so that the sensor network can be optimized. There are many methods for analyzing observable measures, but they are mainly for linear systems. There is only a method based on the lie derivative for the analysis of observable measure of nonlinear systems. At present, there is no perfect aerial sensor assignment algorithm based on nonlinear observable measure. The estimation error covariance of Kalman filter is used to design the cost function of sensor allocation management. The sensor allocation can only be adjusted after the fusion filtering results are obtained, and there can be no preliminary judgment before filtering. In view of the above problems, we have done the following work: (1) combining UIF and linear SVD observable measure analysis method, the observable measure analysis method for nonlinear systems is studied. It is compared with the SVD observability analysis method for linear systems. (2) A nonlinear observable analysis method based on SVD decomposition is studied, which does not depend on the filtering results. The sensor network assignment method based on the observability of nonlinear systems is studied by adding a scale adjustment factor to make it scale-invariant (Scale Transform Invariant). (_ 3). The proposed assignment method is independent of the filtering results and is more widely applicable than the sensor network assignment method based on estimation error covariance.
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP212

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本文編號(hào)：2245538