本文關(guān)鍵詞：基于模糊信息處理的傳感網(wǎng)系統(tǒng)中多目標(biāo)跟蹤方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為推動(dòng)信息領(lǐng)域進(jìn)入嶄新階段的新型技術(shù),傳感器組網(wǎng)的相關(guān)理論和應(yīng)用技術(shù)已成為一個(gè)非常熱門的研究方向。多目標(biāo)跟蹤是傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。在傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)中,多目標(biāo)跟蹤是依據(jù)信息融合理論,利用來自多個(gè)節(jié)點(diǎn)具有不同的層次、分辨率、精度、維度、粒度以及不確定性數(shù)據(jù),獲得目標(biāo)更完整的決策和更精確的估計(jì)。同時(shí),數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是多目標(biāo)跟蹤的一個(gè)研究難點(diǎn)。在國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61271107、No.61301074)的支持下,論文從分布式傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)的整體框架出發(fā),利用模糊信息處理技術(shù)研究多目標(biāo)跟蹤過程的不確定性問題,提出一系列適合工程應(yīng)用的方法。這些方法涉及系統(tǒng)中不同層次的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過程,主要包括:1)傳感器節(jié)點(diǎn)層中的航跡起始和觀測(cè)-傳感器航跡關(guān)聯(lián);2)局部節(jié)點(diǎn)層中的傳感器航跡-局部航跡關(guān)聯(lián);3)全局節(jié)點(diǎn)層中的局部航跡-系統(tǒng)航跡關(guān)聯(lián)等諸多方面。全文共分為七章,各章的主要內(nèi)容分別如下:第一章為緒論。首先介紹本文研究的背景、意義以及傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu),然后概述信息融合和多目標(biāo)跟蹤的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并介紹模糊信息處理的相關(guān)技術(shù)及它們?cè)谛畔⑷诤现械囊饬x及作用,最后給出本文的主要成果和內(nèi)容安排。第二章介紹傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)中多目標(biāo)跟蹤的基本技術(shù),并對(duì)其不確定性進(jìn)行分析。介紹組網(wǎng)系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù):包括時(shí)間對(duì)正、坐標(biāo)變換、目標(biāo)定位;同時(shí)對(duì)傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的特性和不確定性進(jìn)行詳細(xì)分析。第三章針對(duì)二坐標(biāo)雷達(dá)和紅外傳感器搭建的異類傳感器跟蹤平臺(tái),提出一種基于模糊Hough變換的異類傳感器航跡起始方法。提出方法根據(jù)目標(biāo)的拓?fù)湫蛄行畔?duì)異類觀測(cè)進(jìn)行分類與合成,采用加權(quán)平均法構(gòu)建合成觀測(cè)集;然后采用模糊Hough變換從雜波中檢測(cè)目標(biāo)航跡,并根據(jù)航跡確認(rèn)準(zhǔn)則進(jìn)行漏檢效驗(yàn);最后結(jié)合仿真實(shí)驗(yàn),將提出方法與基于Hough變換的航跡起始方法進(jìn)行比較。第四章首先針對(duì)跟蹤過程中觀測(cè)噪聲方差未知的情況,提出一種模糊遞推最小二乘濾波方法,用于解決單機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步針對(duì)雜波環(huán)境下單機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤,分別提出一種基于概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的模糊遞推最小二乘濾波方法和基于廣義聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的模糊遞推最小二乘濾波方法。第五章根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)到局部節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸方式,提出一種基于模糊聚類的子航跡-局部航跡關(guān)聯(lián)方法。提出方法利用Hough變換將同一時(shí)間段內(nèi)的子航跡映射為參數(shù)空間中一組點(diǎn)集,采用最大熵模糊聚類實(shí)現(xiàn)子航跡-局部航跡關(guān)聯(lián),并通過仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)分別對(duì)提出方法的有效性和可行性進(jìn)行驗(yàn)證。第六章考慮到局部航跡的可信度對(duì)航跡關(guān)聯(lián)結(jié)果的影響,提出一種基于加權(quán)模糊綜合函數(shù)的子航跡-系統(tǒng)航跡關(guān)聯(lián)方法。提出方法將局部航跡的可信度引入航跡關(guān)聯(lián)中,充分利用模糊綜合函數(shù)作為相似性測(cè)度的優(yōu)點(diǎn),快速、準(zhǔn)確地對(duì)子航跡與系統(tǒng)航跡做出關(guān)聯(lián)判決,最后通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)算法的有效性進(jìn)行評(píng)估。第七章對(duì)全文進(jìn)行總結(jié)。
【關(guān)鍵詞】：傳感器組網(wǎng)系統(tǒng) 信息融合 多目標(biāo)跟蹤 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 模糊信息處理
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP212
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 符號(hào)對(duì)照表12-14
• 縮略語對(duì)照表14-20
• 第一章 緒論20-36
• 1.1 研究的應(yīng)用背景及意義20-22
• 1.2 傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)的模型構(gòu)成22-25
• 1.2.1 傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)的功能模型22-23
• 1.2.2 傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型23-25
• 1.3 傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)中多目標(biāo)跟蹤的研究現(xiàn)狀25-30
• 1.3.1 信息融合方面25-27
• 1.3.2 多目標(biāo)跟蹤方面27-29
• 1.3.3 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀29-30
• 1.4 模糊信息處理技術(shù)及其在目標(biāo)跟蹤中的意義與作用30-32
• 1.5 論文的主要研究?jī)?nèi)容與組織安排32-36
• 第二章 傳感器組網(wǎng)中目標(biāo)跟蹤的基本技術(shù)及不確定性分析36-54
• 2.1 引言36
• 2.2 傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)36-46
• 2.2.1 時(shí)間對(duì)正37-39
• 2.2.2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換39-41
• 2.2.3 目標(biāo)定位41-46
• 2.3 傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型及融合準(zhǔn)則46-48
• 2.3.1 傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型46-47
• 2.3.2 傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)的融合準(zhǔn)則47-48
• 2.4 傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)特性及不確定性分析48-51
• 2.4.1 傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理過程48-49
• 2.4.2 傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)特性49-50
• 2.4.3 多目標(biāo)跟蹤過程的不確定性分析50-51
• 2.5 本章小結(jié)51-54
• 第三章 基于模糊Hough變換的異類傳感器航跡起始54-66
• 3.1 引言54-55
• 3.2 異類傳感器的觀測(cè)模型55
• 3.3 候選目標(biāo)觀測(cè)集的建立方法55-58
• 3.3.1 目標(biāo)參照拓?fù)湫畔?/span>55-57
• 3.3.2 構(gòu)建拓?fù)湫蛄?/span>57-58
• 3.3.3 計(jì)算合成觀測(cè)58
• 3.4 Hough變換的直線檢測(cè)原理58-60
• 3.5 基于模糊Hough變換的異類傳感器航跡起始60-61
• 3.6 仿真實(shí)驗(yàn)及分析61-64
• 3.7 本章小結(jié)64-66
• 第四章 基于模糊遞推最小二乘濾波的觀測(cè)-傳感器航跡關(guān)聯(lián)66-88
• 4.1 引言66
• 4.2 機(jī)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)分析66-68
• 4.3 模糊遞推最小二乘濾波方法68-76
• 4.3.1 模糊系統(tǒng)設(shè)計(jì)69-71
• 4.3.2 模糊遞推最小二乘濾波方法71-72
• 4.3.3 衰減因子分析72-73
• 4.3.4 計(jì)算復(fù)雜度分析73
• 4.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析73-76
• 4.4 基于概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的模糊遞推最小二乘濾波方法76-80
• 4.4.1 基于概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的模糊遞推最小二乘濾波器的原理76-77
• 4.4.2 計(jì)算組合觀測(cè)77-78
• 4.4.3 基于概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的模糊遞推最小二乘濾波方法78-79
• 4.4.4 仿真實(shí)驗(yàn)及分析79-80
• 4.5 基于廣義聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的模糊遞推最小二乘濾波方法80-87
• 4.5.1 信息的不確定性度量81-82
• 4.5.2 多源信息融合策略82
• 4.5.3 廣義聯(lián)合關(guān)聯(lián)概率計(jì)算82-83
• 4.5.4 基于廣義聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的模糊遞推最小二乘濾波方法83-84
• 4.5.5 仿真實(shí)驗(yàn)及分析84-87
• 4.6 本章小結(jié)87-88
• 第五章 基于模糊聚類的子航跡-局部航跡關(guān)聯(lián)88-100
• 5.1 引言88-89
• 5.2 局部節(jié)點(diǎn)層的航跡關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)89-90
• 5.2.1 傳感器航跡-傳感器航跡關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)89-90
• 5.2.2 傳感器航跡-局部航跡關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)90
• 5.3 子航跡的定義與映射90-93
• 5.3.1 子航跡的定義90-92
• 5.3.2 子航跡的映射92-93
• 5.4 基于模糊聚類的子航跡-局部航跡關(guān)聯(lián)93-95
• 5.4.1 基于子航跡的最大熵模糊聚類方法93-94
• 5.4.2 差異因子分析94-95
• 5.5 仿真實(shí)驗(yàn)及分析95-98
• 5.5.1 仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)95-97
• 5.5.2 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)97-98
• 5.6 本章小結(jié)98-100
• 第六章 基于加權(quán)模糊綜合函數(shù)的子航跡-系統(tǒng)航跡關(guān)聯(lián)100-114
• 6.1 引言100-101
• 6.2 局部航跡的可信度101-103
• 6.2.1 局部航跡可信度的定義101-102
• 6.2.2 局部航跡可信度的計(jì)算102-103
• 6.3 基于模糊綜合函數(shù)的子航跡-系統(tǒng)航跡關(guān)聯(lián)103-106
• 6.3.1 構(gòu)建模糊因素集104-105
• 6.3.2 選擇模糊綜合函數(shù)105-106
• 6.3.3 計(jì)算模糊關(guān)聯(lián)度106
• 6.4 基于加權(quán)模糊綜合函數(shù)的子航跡-系統(tǒng)航跡關(guān)聯(lián)106-109
• 6.4.1 基于加權(quán)模糊綜合函數(shù)的子航跡-系統(tǒng)航跡關(guān)聯(lián)106-108
• 6.4.2 門限檢驗(yàn)108-109
• 6.5 仿真實(shí)驗(yàn)及分析109-113
• 6.5.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)計(jì)109-111
• 6.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析111-113
• 6.6 本章小結(jié)113-114
• 第七章 結(jié)論和展望114-118
• 7.1 研究結(jié)論114-116
• 7.2 研究展望116-118
• 參考文獻(xiàn)118-128
• 致謝128-130
• 作者簡(jiǎn)介130-132

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 王健;金永鎬;董華春;權(quán)太范;;速度信息輔助雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法研究[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2008年12期

2 雷雨;馮新喜;朱燦彬;李彬彬;;2D雷達(dá)組網(wǎng)幾何定位融合算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2011年05期

  本文關(guān)鍵詞：基于模糊信息處理的傳感網(wǎng)系統(tǒng)中多目標(biāo)跟蹤方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：354946