基于一致性貝葉斯估計(jì)的水下目標(biāo)跟蹤算法研究
發(fā)布時(shí)間:2020-03-19 08:59
【摘要】:目標(biāo)跟蹤是水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究的一個(gè)重要課題,水下目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)旨在通過傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)的通信,以實(shí)現(xiàn)水下目標(biāo)的精確定位和持續(xù)跟蹤,對(duì)提高我國海洋觀測(cè)能力和維護(hù)海洋權(quán)益具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。然而,水下環(huán)境的不確定性,傳播時(shí)延,高能量消耗和強(qiáng)噪聲干擾特性使得目標(biāo)跟蹤更具挑戰(zhàn)性。本文首先利用水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)獲取目標(biāo)位置,并在此基礎(chǔ)上研究了水下移動(dòng)目標(biāo)的跟蹤問題。本文的主要研究工作如下:1、對(duì)貝葉斯定理及相關(guān)內(nèi)容作了簡(jiǎn)單論述,并通過構(gòu)建目標(biāo)的動(dòng)態(tài)方程和傳感器節(jié)點(diǎn)的測(cè)量方程將貝葉斯濾波應(yīng)用到目標(biāo)跟蹤中,同時(shí)考慮在時(shí)鐘同步情況下,針對(duì)一般的目標(biāo)跟蹤問題,設(shè)計(jì)了單貝葉斯算法以有效的跟蹤目標(biāo)。2、針對(duì)時(shí)鐘同步下水下環(huán)境的不確定性以及強(qiáng)噪聲干擾問題,設(shè)計(jì)了單節(jié)點(diǎn)貝葉斯算法以提高傳感器節(jié)點(diǎn)檢測(cè)目標(biāo)的置信度,通過與設(shè)定的目標(biāo)概率閾值比較以確定傳感器節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到目標(biāo)的存在性。并在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了同步時(shí)鐘下基于一致性貝葉斯的水下目標(biāo)跟蹤算法,以降低測(cè)量誤差,提高水下移動(dòng)目標(biāo)的跟蹤精度。3、針對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)之間的時(shí)鐘異步問題,首先構(gòu)建異步時(shí)鐘模型,包括時(shí)鐘漂移和時(shí)鐘偏移,并在此基礎(chǔ)上,在位置獲取階段,為了消除水聲弱通信引起的異步時(shí)鐘對(duì)定位的影響,利用傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)了異步定位算法,以建立時(shí)鐘與異步測(cè)量之間的關(guān)系,獲取水下目標(biāo)位置。4、針對(duì)水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)中的高能耗問題,從能量?jī)?yōu)化的角度出發(fā),提出了一種傳感器節(jié)點(diǎn)的占空比策略。在持續(xù)跟蹤階段,針對(duì)水下的強(qiáng)噪聲干擾特性,通過與鄰居傳感器組的信息融合,設(shè)計(jì)了一致性貝葉斯算法,以提高目標(biāo)跟蹤精度,減少網(wǎng)絡(luò)通信鏈路并延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。
【圖文】:
圖 2-1 后驗(yàn)分布與目標(biāo)狀態(tài)之間的關(guān)系下基于單貝葉斯的目標(biāo)跟蹤算法考慮的是同步時(shí)鐘下的目標(biāo)跟蹤算法,也就是目標(biāo)和傳標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算。針對(duì)基于單貝葉斯估計(jì)的目標(biāo)跟蹤問題,驗(yàn)分布。因?yàn)樵摵篁?yàn)分布包含了目標(biāo)狀態(tài)的所有信息測(cè)量信息對(duì)目標(biāo)狀態(tài)做出最優(yōu)估計(jì)。如上節(jié)所述,貝歸的計(jì)算目標(biāo)狀態(tài)的方法,是通過對(duì)目標(biāo)狀態(tài)參數(shù)的先方程來更新目標(biāo)狀態(tài)。架下的目標(biāo)跟蹤中,,目標(biāo)的動(dòng)態(tài)方程決定先驗(yàn)概率密度定似然函數(shù)[42],因此,貝葉斯濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)函數(shù)聯(lián)合作用得出的,并通過歸一化處理來實(shí)現(xiàn)對(duì)目水下的實(shí)際環(huán)境,會(huì)根據(jù)不同的受限因素(環(huán)境噪聲,不同的狀態(tài)方程和測(cè)量方程。因此在本節(jié)中只考慮同
圖 2-2 目標(biāo)跟蹤中的單貝葉斯濾波框架真驗(yàn)證驗(yàn)證單貝葉斯濾波對(duì)目標(biāo)跟蹤的有效性,本節(jié)利用 MATLAB 軟真。如前所述,本節(jié)是同步時(shí)鐘下同步時(shí)鐘下基于單貝葉斯的首先考慮跟蹤目標(biāo)不隨時(shí)間的變化而變動(dòng),即靜態(tài)目標(biāo)。目標(biāo)圖 2-3 所示,紅色圓圈表示真實(shí)目標(biāo)狀態(tài),黑點(diǎn)表示在真實(shí)目標(biāo)生的偽目標(biāo)。圖 2-4 表示利用單貝葉斯算法估計(jì)的目標(biāo)位置。圖實(shí)位置,黑點(diǎn)表示目標(biāo)的估計(jì)位置。
【學(xué)位授予單位】:燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:P714;TP212.9;TN929.3
本文編號(hào):2590014
【圖文】:
圖 2-1 后驗(yàn)分布與目標(biāo)狀態(tài)之間的關(guān)系下基于單貝葉斯的目標(biāo)跟蹤算法考慮的是同步時(shí)鐘下的目標(biāo)跟蹤算法,也就是目標(biāo)和傳標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算。針對(duì)基于單貝葉斯估計(jì)的目標(biāo)跟蹤問題,驗(yàn)分布。因?yàn)樵摵篁?yàn)分布包含了目標(biāo)狀態(tài)的所有信息測(cè)量信息對(duì)目標(biāo)狀態(tài)做出最優(yōu)估計(jì)。如上節(jié)所述,貝歸的計(jì)算目標(biāo)狀態(tài)的方法,是通過對(duì)目標(biāo)狀態(tài)參數(shù)的先方程來更新目標(biāo)狀態(tài)。架下的目標(biāo)跟蹤中,,目標(biāo)的動(dòng)態(tài)方程決定先驗(yàn)概率密度定似然函數(shù)[42],因此,貝葉斯濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)函數(shù)聯(lián)合作用得出的,并通過歸一化處理來實(shí)現(xiàn)對(duì)目水下的實(shí)際環(huán)境,會(huì)根據(jù)不同的受限因素(環(huán)境噪聲,不同的狀態(tài)方程和測(cè)量方程。因此在本節(jié)中只考慮同
圖 2-2 目標(biāo)跟蹤中的單貝葉斯濾波框架真驗(yàn)證驗(yàn)證單貝葉斯濾波對(duì)目標(biāo)跟蹤的有效性,本節(jié)利用 MATLAB 軟真。如前所述,本節(jié)是同步時(shí)鐘下同步時(shí)鐘下基于單貝葉斯的首先考慮跟蹤目標(biāo)不隨時(shí)間的變化而變動(dòng),即靜態(tài)目標(biāo)。目標(biāo)圖 2-3 所示,紅色圓圈表示真實(shí)目標(biāo)狀態(tài),黑點(diǎn)表示在真實(shí)目標(biāo)生的偽目標(biāo)。圖 2-4 表示利用單貝葉斯算法估計(jì)的目標(biāo)位置。圖實(shí)位置,黑點(diǎn)表示目標(biāo)的估計(jì)位置。
【學(xué)位授予單位】:燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:P714;TP212.9;TN929.3
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2590014
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