隨著探測傳感器資源日益多樣化,將多傳感器量測有效融合,可以獲得更好的探測跟蹤性能。為了保持目標(biāo)的連續(xù)可觀測性,優(yōu)化調(diào)度傳感器資源對目標(biāo)進行探測尤其重要。隨著傳感器從地基平臺拓展到空中平臺,移動傳感器的調(diào)度問題越來越受到重視。目標(biāo)跟蹤下移動傳感器調(diào)度問題可以通過對移動傳感器平臺運動的有效控制,使傳感器時刻保持對目標(biāo)良好的觀測性,從而獲得更好的量測數(shù)據(jù)以提高目標(biāo)的跟蹤性能,其本質(zhì)是非線性優(yōu)化決策問題。本文研究多傳感器協(xié)同跟蹤下傳感器遠(yuǎn)期調(diào)度,借鑒預(yù)測控制中滾動時域優(yōu)化的思想提出了基于單步?jīng)Q策的遠(yuǎn)期調(diào)度和基于多步?jīng)Q策的遠(yuǎn)期調(diào)度,文主要工作如下:1.研究了多測角傳感器協(xié)同跟蹤下傳感器遠(yuǎn)期調(diào)度策略。首先基于目標(biāo)狀態(tài)的多步預(yù)測估計了局部調(diào)度決策對目標(biāo)跟蹤誤差長期影響,建立了基于單步?jīng)Q策的測角傳感器遠(yuǎn)期調(diào)度模型。然后考慮目標(biāo)運動過程和傳感器量測的不確定性,建立了基于多步?jīng)Q策的測角傳感器遠(yuǎn)期調(diào)度模型。采用滾動時域優(yōu)化方法求解獲得多測角傳感器的運動軌跡。最后,仿真測試比較了不同調(diào)度決策下目標(biāo)跟蹤性能、分析了不同預(yù)測步長和決策步長參數(shù)下目標(biāo)跟蹤性能和避障能力。2.研究了機載雙基外輻射源協(xié)同跟蹤下傳感器遠(yuǎn)期... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

二維轉(zhuǎn)彎模型原理圖

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文11,22jijijiijtrtrtrtrijrtrjiijtrtrrxxxxyyyydxxyy(2.15)其中，yx),(為目標(biāo)的速度，),(ttyx為發(fā)射站的速度，),(rryx為接收站的速度。目標(biāo)運動方程和傳感器量測方程的離散時間系統(tǒng)可以通過圖2.2來表示：圖2.2目標(biāo)運動方程和觀測方程離散時間系統(tǒng)2.2.3典型非線性濾波跟蹤算法目標(biāo)跟蹤中濾波主要是用來估計不同時刻目標(biāo)的運動狀態(tài)，卡爾曼濾波是在在線性高斯情況下通過最小均方誤差準(zhǔn)則來獲得目標(biāo)的狀態(tài)估計。但在實際系統(tǒng)中，許多情景下的目標(biāo)狀態(tài)方程和雷達觀測方程是非線性的。因此需要采用非線性濾波算法對目標(biāo)狀態(tài)進行估計。以下介紹兩種最常用的非線性濾波算法，擴展卡爾曼濾波[57]（ExtendedKalmanFilter,EKF）以及無跡卡爾曼濾波[57]（UnscentedKalmanFilter,UKF）。（1）擴展卡爾曼濾波標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波是對具有高斯噪聲的線性系統(tǒng)的最優(yōu)估計，但由于雷達觀測方程一般是非線性的，所以卡爾曼濾波并不能滿足實際需求。EKF算法的基本思想是通過對非線性函數(shù)進行一階泰勒展開，將非線性問題轉(zhuǎn)換為線性問題，然后通過線性估計的各種方法得到原非線性問題的次優(yōu)濾波算法。如果真實系統(tǒng)模型近似線性，且濾波器的采樣時間間隔比較小，EKF能表現(xiàn)出良好的濾波性能。假設(shè)目標(biāo)運動模型和觀測模型表達式分別如下()((1))(1)()(())()kfkwkkhkvkXXZX(2.16)其中，f()是目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，h()是目標(biāo)量測函數(shù)，w(k)和v(k)分別是目運動時的過程噪聲和量測噪聲，其相互獨立，協(xié)方差分別為Q(k)和R(k)�？梢缘玫侥繕�(biāo)狀態(tài)預(yù)測X(k1|k)f(X(k|k))(2.17)目標(biāo)協(xié)方差預(yù)測)())|(()|())|(()|1(kkkkkkkkkTQXFPXFP(2.18)其中，F(xiàn)(X(k|k))為))|((Xkkf在)|(Xkk處的一階泰勒展開

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文14對傳感器運行參數(shù)和工作方式協(xié)同控制以使系統(tǒng)性能最優(yōu)，通過各傳感器之間的協(xié)同控制完成監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)。目標(biāo)跟蹤中基于信息反饋的多傳感器調(diào)度框架如圖2.3所示：圖2.3多傳感器協(xié)同調(diào)度框架對于每一個自主可控的傳感器，控制它的運行參數(shù)來對傳感器進行有效的調(diào)度會響到目標(biāo)跟蹤的性能，而控制它運動軌跡的主要目的是依據(jù)某種評價準(zhǔn)則，通過對傳感器運行參數(shù)的控制以使多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)整體跟蹤性能達到最優(yōu)。協(xié)同跟蹤是面向目標(biāo)跟蹤的傳感器調(diào)度方法，多傳感器協(xié)同跟蹤建立在各傳感器獨立運動和感知融合基礎(chǔ)之上，在系統(tǒng)的跟蹤反饋信息上進行資源動態(tài)優(yōu)化。通常情況下，傳感器調(diào)度對象包括改變傳感器平臺的位置、方向、內(nèi)部參數(shù)或工作方式等，最終使得傳感器系統(tǒng)性能（例如多目標(biāo)跟蹤性能）達到最優(yōu)。目標(biāo)跟蹤中多傳感器調(diào)度的優(yōu)化模型如圖2.4所示。圖2.4多傳感器資源優(yōu)化控制模型如圖所示，在協(xié)同跟蹤中，我們首先必須設(shè)計出有效的跟蹤性能度量指標(biāo)來指導(dǎo)傳感器合理有效的運行。傳感器調(diào)度可以看作是協(xié)同跟蹤的一個優(yōu)化過程，根據(jù)目標(biāo)特性和周圍環(huán)境實時、動態(tài)的控制傳感器的工作方式和運行參數(shù)，其實質(zhì)就是一個帶約束的非線性優(yōu)化問題，其數(shù)學(xué)模型可以抽象描述為


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