本文關(guān)鍵詞：面向目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的傳感器管理算法研究

  更多相關(guān)文章： 信息融合 傳感器管理 目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤 雷達(dá)組網(wǎng) 改進(jìn)協(xié)方差控制 條件后驗(yàn)克拉美-羅下界

【摘要】：多源信息融合是對(duì)來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)和相關(guān)信息進(jìn)行綜合處理,從而完成所需的決策和估計(jì)任務(wù)。傳感器資源管理能夠考慮目標(biāo)跟蹤精度以及傳感器的能耗、使用率和切換率等因素,因此將資源管理引入到信息融合系統(tǒng)中,構(gòu)建帶有反饋的閉環(huán)融合結(jié)構(gòu)對(duì)提高信息融合系統(tǒng)的綜合性能有重要意義�；谀繕�(biāo)檢測(cè)與跟蹤的傳感器管理,是根據(jù)外界環(huán)境及任務(wù)需求,制定一個(gè)管理機(jī)制,實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器工作方式的自適應(yīng)分配。本文通過(guò)分析目標(biāo)跟蹤過(guò)程中跟蹤精度以及時(shí)效性、穩(wěn)定性等任務(wù)需求,進(jìn)行相應(yīng)的傳感器資源管理算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文主要研究工作如下:首先,闡述了本文研究的背景及意義,并對(duì)信息融合技術(shù)、信息融合與資源管理的關(guān)系以及傳感器管理技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。其次,介紹了傳感器資源管理的作用、結(jié)構(gòu)和分類,重點(diǎn)說(shuō)明了基于協(xié)方差控制的傳感器管理算法和基于后驗(yàn)克拉美-羅下界的傳感器管理算法的流程,通過(guò)仿真分析了兩種算法在跟蹤任務(wù)上各自的優(yōu)勢(shì)和不足。再次,在滿足目標(biāo)跟蹤精度的基礎(chǔ)上,考慮傳感器管理算法的時(shí)效性和穩(wěn)定性等方面的任務(wù)需求,提出了一種基于改進(jìn)協(xié)方差控制的傳感器管理算法。在每一時(shí)刻先判斷前一時(shí)刻所用傳感器組是否滿足目標(biāo)跟蹤需求,以濾波協(xié)方差與期望協(xié)方差的偏差作為參考,結(jié)合量綱變換和特征值求取,為誤差矩陣經(jīng)過(guò)量綱變換后得到的量綱一致陣的所有特征值設(shè)定精度閾值,判斷濾波協(xié)方差是否滿足期望,從而決定是否維持當(dāng)前傳感器選擇。分別在MATLAB環(huán)境下和基于高級(jí)體系結(jié)構(gòu)的多雷達(dá)組網(wǎng)仿真軟件平臺(tái)中進(jìn)行仿真測(cè)試,驗(yàn)證了算法的有效性。然后,針對(duì)雷達(dá)組網(wǎng)對(duì)隱身目標(biāo)協(xié)同檢測(cè)與跟蹤時(shí)的動(dòng)態(tài)分配問(wèn)題,提出了一種基于條件克拉美-羅下界和改進(jìn)二值粒子群優(yōu)化的隱身目標(biāo)協(xié)同檢測(cè)與跟蹤算法,以已跟蹤目標(biāo)的條件克拉美-羅下界衡量跟蹤精度,并采用改進(jìn)二值粒子群優(yōu)化全局搜索最優(yōu)分配方案,最后進(jìn)行粒子濾波與協(xié)方差交集融合。通過(guò)對(duì)算法的仿真實(shí)驗(yàn)與分析驗(yàn)證了算法的有效性。最后,對(duì)本文工作進(jìn)行了總結(jié)與展望。
【關(guān)鍵詞】：信息融合 傳感器管理 目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤 雷達(dá)組網(wǎng) 改進(jìn)協(xié)方差控制 條件后驗(yàn)克拉美-羅下界
【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】：2016
【分類號(hào)】：TP212;TP202
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 信息融合與資源管理的關(guān)系11-12
• 1.2.2 傳感器管理研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排14-16
• 第二章 傳感器管理基礎(chǔ)理論16-26
• 2.1 引言16
• 2.2 傳感器資源管理16-20
• 2.2.1 傳感器管理在信息融合中的作用16-17
• 2.2.2 傳感器管理結(jié)構(gòu)17-18
• 2.2.3 傳感器管理問(wèn)題的分類18-19
• 2.2.4 基于目標(biāo)跟蹤的傳感器管理算法概述19-20
• 2.3 基于協(xié)方差控制的傳感器管理20-23
• 2.3.1 協(xié)方差控制基本思想20-21
• 2.3.2 算法流程21
• 2.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析21-23
• 2.4 基于PCRLB的傳感器管理23-25
• 2.4.1 后驗(yàn)克拉美-羅下界23-24
• 2.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)與分析24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 面向跟蹤任務(wù)的多傳感器快速管理算法26-40
• 3.1 引言26
• 3.2 任務(wù)需求分析26-27
• 3.3 基于改進(jìn)協(xié)方差控制的傳感器管理算法27-30
• 3.3.1 算法思想及流程27-28
• 3.3.2 跟蹤精度判斷28-29
• 3.3.3 量綱變換29
• 3.3.4 序貫卡爾曼濾波29-30
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析30-36
• 3.4.1 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)30-31
• 3.4.2 仿真結(jié)果31-36
• 3.5 基于HLA的多雷達(dá)組網(wǎng)仿真平臺(tái)算法測(cè)試36-39
• 3.6 本章小結(jié)39-40
• 第四章 雷達(dá)組網(wǎng)中多隱身目標(biāo)協(xié)同檢測(cè)與跟蹤40-51
• 4.1 引言40
• 4.2 隱身目標(biāo)協(xié)同檢測(cè)與跟蹤問(wèn)題描述40-41
• 4.2.1 組網(wǎng)雷達(dá)探測(cè)隱身目標(biāo)模型40-41
• 4.2.2 協(xié)同檢測(cè)與跟蹤數(shù)學(xué)模型41
• 4.3 基于CPCRLB和NBPSO的組網(wǎng)雷達(dá)動(dòng)態(tài)分配算法41-46
• 4.3.1 新生目標(biāo)檢測(cè)概率42
• 4.3.2 條件后驗(yàn)克拉美-羅下界42-43
• 4.3.3 改進(jìn)二值粒子群優(yōu)化算法43-44
• 4.3.4 協(xié)方差交集融合算法44-46
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析46-49
• 4.4.1 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)46
• 4.4.2 仿真結(jié)果46-49
• 4.5 本章小結(jié)49-51
• 第五章 總結(jié)和展望51-53
• 5.1 總結(jié)51-52
• 5.2 展望52-53
• 致謝53-54
• 參考文獻(xiàn)54-59
• 附錄59

【相似文獻(xiàn)】

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