一種多傳感器管理中構(gòu)建虛擬量測(cè)值的方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供一種多傳感器管理中構(gòu)建虛擬量測(cè)值的方法，將一系列進(jìn)過(guò)預(yù)處理的低精度傳感器獲得的量測(cè)值作為服從高斯分布的弱粒子集，與高精度傳感器獲得的量測(cè)值計(jì)算獲得一系列權(quán)值，然后進(jìn)行最小均方估計(jì)，獲得一個(gè)遠(yuǎn)高于低精度量測(cè)值次于高精度量測(cè)值的虛擬值。這樣將該高精度量測(cè)值的虛擬值加入分布式融合算法中進(jìn)行濾波跟蹤可進(jìn)一步提高探測(cè)跟蹤效果。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種多傳感器管理中構(gòu)建虛擬量測(cè)值的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及傳感探測(cè)技術(shù)。

【背景技術(shù)】
[0002] 多傳感器融合利用多傳感器獲得多數(shù)據(jù)進(jìn)行信息融合處理，在一定程度上消除單 個(gè)或單傳感器探測(cè)的不確定性，提高檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。在雷達(dá)系統(tǒng)中，多傳感器 融合可以比單傳感器有更高的覆蓋區(qū)域和監(jiān)視目標(biāo)，更高的探測(cè)精度和反應(yīng)速度，傳感器 故障情況下的更高的可靠性和容錯(cuò)率等等。
[0003] 分布式傳感器融合系統(tǒng)，需要傳感器節(jié)點(diǎn)獲取的目標(biāo)數(shù)據(jù)首先傳遞給局部融合中 心進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，然后輸出目標(biāo)的局部航跡至全局融合中心進(jìn)行分布式融合計(jì)算，融合中 心再將計(jì)算獲得的全局航跡反饋給各個(gè)局部融合中心，局部融合中心根據(jù)反饋信息修正自 身狀態(tài)。局部融合中心及全局融合中心的位置通常是固定的，彼此需要通過(guò)數(shù)據(jù)鏈通信。分 布式傳感器融合系統(tǒng)的資源限制主要表現(xiàn)在：雜波環(huán)境下傳感器節(jié)點(diǎn)的跟蹤能力有限，每 個(gè)節(jié)點(diǎn)只能以一定的精度跟蹤一定數(shù)量的目標(biāo)；局部融合中心融合能力的限制，只能處理 一定數(shù)量的各傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送的測(cè)量信息。實(shí)際區(qū)域內(nèi)多目標(biāo)跟蹤時(shí)，希望獲得每個(gè)目標(biāo) 選擇最優(yōu)的傳感器組合來(lái)進(jìn)行傳感器分配優(yōu)化達(dá)到最優(yōu)跟蹤性能，但是傳感器資源限制往 往是首要克服的問(wèn)題。在實(shí)際應(yīng)用中，由于受到傳感器資源限制、空間環(huán)境限制等因素的影 響，一個(gè)探測(cè)平臺(tái)的配置較為常見(jiàn)的情況是一群普通低精度傳感器配合一部或若干部高精 度傳感器在一定區(qū)域內(nèi)對(duì)進(jìn)入?yún)^(qū)域內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行被動(dòng)式探測(cè)跟蹤。高精度傳感器有時(shí)也需 要降低探測(cè)精度來(lái)增加探測(cè)目標(biāo)數(shù)。盡管通過(guò)規(guī)劃論、信息量等方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行傳感器優(yōu) 化管理分配，可以達(dá)到較好的探測(cè)跟蹤效果，但是絕大多數(shù)管理方法都缺乏對(duì)高精度傳感 器的1?效利用。
[0004] 如果能夠充分利用高精度探測(cè)值虛擬出次高精度探測(cè)值，可直接提高傳感器資 源，為傳感器分配提供更多條件。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)是，提供一種利用高精度傳感器的量測(cè)值對(duì)傳感器組進(jìn)行 高精度量測(cè)值構(gòu)建的方法。
[0006] 本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是，一種多傳感器管理中構(gòu)建虛擬 量測(cè)值的方法，包括以下步驟：
[0007] 1)計(jì)算第k時(shí)刻對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)的待處理傳感器組內(nèi)普通傳感器的探測(cè)值 均值^ ^ = ，n為普通傳感器總數(shù)，Zik表示第k時(shí)刻第i個(gè)普通傳感器的探測(cè)值， zik : n i = I, 2,. . , n ；
[0008] 2)計(jì)算各普通傳感器的探測(cè)值Zik與探測(cè)值均值i的距離A ik : Aft = Za ，然 后根據(jù)絕對(duì)值大小排序，調(diào)整探測(cè)值Zik的排列順序；
[0009] 3)求取探測(cè)值均值與各普通傳感器的探測(cè)值的無(wú)偏方差估計(jì)Qvi : I n _
[0010] Qvi =-^zJ2 ; n - 1 卜1
[0011] 4)以無(wú)偏方差估計(jì)Qvi為方差，利用距離A ik進(jìn)行偽高斯處理，得到修正值3,: A-, _
[0012] 耳=施工(丨|)QVi，i = 1，2, ? ?，n，Max 表示取最大值；
[0013] 5)將k時(shí)刻各普通傳感器探測(cè)值修正為：Zrt = f+3,., i = 1，2,..，n ;
[0014] 6)將k時(shí)刻普通傳感器的探測(cè)值表示為高斯粒子群形式： Pi-(Z) = N(Z^ZbQvi);
[0015] 7)計(jì)算k時(shí)刻各普通傳感器對(duì)應(yīng)的權(quán)重為：

【權(quán)利要求】
1. 一種多傳感器管理中構(gòu)建虛擬量測(cè)值的方法，其特征在于，包括以下步驟： 1) 計(jì)算第k時(shí)刻對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)的待處理傳感器組內(nèi)普通傳感器的探測(cè)值均值 ^所述待處理傳感器組內(nèi)包含有高精度傳感器：zIk =1--，η為普通傳感器總數(shù)，Zik 表示第k時(shí)刻第i個(gè)普通傳感器的探測(cè)值，i = 1，2,. .，η ; 2) 計(jì)算各普通傳感器的探測(cè)值z(mì)ik與探測(cè)值均值^的距離Λ ik : ΔΑ = % 然后根據(jù) 絕對(duì)值大小排序，調(diào)整探測(cè)值z(mì)ik的排列順序； 3) 求取探測(cè)值均值與各普通傳感器的探測(cè)值的無(wú)偏方差估計(jì)Qvi :
4) 以無(wú)偏方差估計(jì)Qvi為方差，利用距離Aik進(jìn)行偽高斯處理，得到修正值馬：
i = 1，2,. .，n，Max表示取最大值； 5) 將k時(shí)刻各普通傳感器探測(cè)值修正為：，i = 1，2, . . .，η ;
6) 計(jì)算k時(shí)刻各普通傳感器對(duì)應(yīng)的權(quán)重為 i = 1，2,. .，η ; ?i-l 為上一時(shí)刻k-ι時(shí)第i個(gè)普通傳感器的權(quán)重，權(quán)重初值<為l/η，概率密度函數(shù)P (Zitl I z' ik) 服從高斯分布，丨Zitl為組內(nèi)高精度傳感器的探測(cè)值， Wl ---
、-Vi exp為以自然對(duì)數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)； Π 7) 得到k時(shí)刻待處理傳感器組內(nèi)的虛擬值量測(cè)1 i-ι
2. 如權(quán)利要求1所述一種多傳感器管理中構(gòu)建虛擬量測(cè)值的方法，其特征在于，當(dāng)待 處理傳感器組有2個(gè)以上的高精度傳感器時(shí)，Z itl為組內(nèi)精度最高的高精度傳感器的探測(cè) 值。
3. -種多傳感器管理中構(gòu)建虛擬量測(cè)值的方法，其特征在于，包括以下步驟： 1)組內(nèi)量測(cè)修正值計(jì)算步驟： 1-1)計(jì)算第k時(shí)刻對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)的待處理傳感器組內(nèi)普通傳感器的探測(cè)值均 值i = ，η為普通傳感器總數(shù)，Zik表示第k時(shí)刻第j個(gè)普通傳感器的探測(cè)值， j = 1，2, ..，η ;所述待處理傳感器組內(nèi)全部為普通傳感器； 1-2)計(jì)算各普通傳感器的探測(cè)值Zjk與探測(cè)值均值。的距離Λ jk : Δ# = -&，然后 根據(jù)絕對(duì)值大小排序，調(diào)整探測(cè)值的排列順序； 1-3)求取探測(cè)值均值與各普通傳感器的探測(cè)值的無(wú)偏方差估計(jì)Qvi :
1-4)以無(wú)偏方差估計(jì)Qvj為方差，利用距離Ajk進(jìn)行偽高斯處理，得到修正值Ξ/:
j，j = 1，2, · ·，n，Max表示取最大值； 1- 5)將k時(shí)刻各普通傳感器探測(cè)值修正為：=f + 37.，j = 1，2,. .，η ; 2) 組外量測(cè)修正值計(jì)算步驟： 2- 1)計(jì)算第k時(shí)刻對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)的高精度傳感器所在的傳感器組中的普通傳 感器的探測(cè)值均值^ = ，η為普通傳感器總數(shù)，Zik表示第k時(shí)刻第i個(gè)普通 傳感器的探測(cè)值，i = 1，2，..，η;所述待處理傳感器組內(nèi)的普通傳感器的數(shù)量與包含有高 精度傳感器的傳感器組中的普通傳感器的數(shù)量相同； 2-2)計(jì)算高精度傳感器所在的傳感器組中各普通傳感器的探測(cè)值Zik與探測(cè)值均值 f的距離Λ ik : Aa =?; 2-3)求取高精度傳感器所在的傳感器組中探測(cè)值均值與各普通傳感器的探測(cè)值的無(wú) 偏方差估計(jì)Qvi
2-4)以無(wú)偏方差估計(jì)Qvi為方差，利用距離Aik進(jìn)行偽高斯處理，得到高精度傳感器 所在的傳感器組中修正值馬：
.，i = 1，2,. .，n，Max表示取最大值； 2- 5)將k時(shí)刻高精度傳感器所在的傳感器組中各普通傳感器探測(cè)值修正為： zik=zik+3i> i = I, 2,.. ,n ； 3) 虛擬量測(cè)值計(jì)算步驟： 3- 1)計(jì)算k時(shí)刻各普通傳感器對(duì)應(yīng)的權(quán)重為
=1，2,. .，η ; (Ο。為上一時(shí)刻k-Ι時(shí)待處理傳感器組內(nèi)第j個(gè)普通傳感器的權(quán)重，權(quán)重初值 ^為1/n，概率密度函數(shù)P(ziCI|z'ik)服從高斯分布，
Zitl為待處理傳感器組外的高精度傳感器的探測(cè)值，exp為以自然對(duì)數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)； η 8)得到k時(shí)刻待處理傳感器組內(nèi)的虛擬量測(cè)值1 = Σω?ζ#。 J=I
4.如權(quán)利要求2所述一種多傳感器管理中構(gòu)建虛擬量測(cè)值的方法，其特征在于，當(dāng)高 精度傳感器所在的傳感器組中有2個(gè)以上的高精度傳感器時(shí)，Zitl為組內(nèi)精度最高的高精度 傳感器的探測(cè)值。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104376208SQ201410648116
【公開(kāi)日】2015年2月25日 申請(qǐng)日期:2014年11月14日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月14日
【發(fā)明者】解梅, 俞曉峰 申請(qǐng)人:電子科技大學(xué)