基于無線多傳感器融合估計的目標跟蹤算法研究.pdf

1、目標跟蹤技術(shù)在國土防空、導航、制導、探測、定位、交通、制造和醫(yī)療等軍事和民用領(lǐng)域得到了廣泛和成功的應用。無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Networks，WSNs)具有低成本、低功耗、自組織等特點，可利用大量分散節(jié)點對移動目標進行協(xié)同感知，提供豐富的環(huán)境信息以及準確的定位服務。WSNs環(huán)境下的移動目標跟蹤問題，目前已成為國內(nèi)外信息融合估計領(lǐng)域的一個熱點研究課題。
　　基于測距的目標跟蹤，可看作非線性多傳感器的融合估

2、計問題，通常受傳感器故障、相互干擾以及模型不確定性等因素的影響。特別地，無線通信網(wǎng)絡的引入，不可避免地遇到能量、帶寬受限以及丟包和延時等通信不確定性，給出非線性融合估計系統(tǒng)的分析和設計帶來了許多新的問題和困難。本文基于貝葉斯估計理論、李雅普諾夫理論、線性最小均方誤差準則以及相容性估計準則，研究了多速率/異步多傳感器融合估計問題，并設計了不同情形下的目標跟蹤方法，以實現(xiàn)WSNs環(huán)境下移動目標的跟蹤。研究工作及取得的主要創(chuàng)新性成果如下:

3、r>　　第一，研究了多速率WSNs環(huán)境下的分布式機動目標跟蹤問題。針對模型誤差補償問題，充分考慮了過程噪聲協(xié)方差的影響。首先，通過修正強跟蹤方法(Modified strong tracking filter，MSTF)，得到滿足相容性的局部估計。然后，應用CI(Covariance Intersection)融合估計方法以減少估計的不確定性。利用這種分層融合框架下估計方法，更好地發(fā)揮了MSTF和CI方法的優(yōu)勢，實現(xiàn)了多速率WSNs環(huán)境

4、下移動目標跟蹤。
　　第二，考慮超聲波傳感器故障以及量測范圍有限等問題，設計了事件觸發(fā)的采樣傳輸機制用于傳感器的篩選。首先，隨機生成一些過程噪聲協(xié)方差，應用非集中式擴展信息濾波(Decentralized extended information filter，DEIF)方法生成不同“模型誤差”假設下的局部估計。然后，采用CI融合估計方法來消除假設，得到更為符合當前運動特性的估計結(jié)果。類似地，這種估計結(jié)構(gòu)推廣到量測精度不理想的情形

5、，利用改進的平方根卡爾曼濾波(Square root cubature Kalman filter，SRCKF)和CI融合估計方法，實現(xiàn)了基于RSSI測距的移動目標跟蹤。
　　第三，研究了異步WSNs環(huán)境下的目標跟蹤問題。通過引入時變的漸消因子，改善了無跡卡爾曼(Unscented Kalman filter,UKF)估計器的收斂性和穩(wěn)定性，即無跡強跟蹤濾波方法(Unscented strong tracking filter,U

6、STF)。特別地，由估計“相容性”準則導出了一個濾波器的切換條件，充分地利用了經(jīng)典UKF方法和USTF方法的優(yōu)勢。最后，通過這種混合序貫融合估計方法，實現(xiàn)了異步WSNs環(huán)境下的目標跟蹤。
　　第四，研究了基于RSSI測距的序貫高斯目標跟蹤問題。首先通過高斯假設，由序貫貝葉斯濾波導出了序貫高斯濾波方法，并應用容積積分準則，給出了序貫容積卡爾曼濾波方法;其次，通過假設檢驗方法引入了自適應因子，以提高濾波器的穩(wěn)定性和收斂性。最后，通過濾

7、波器收斂性的分析，證明了自適應因子的引入有助于濾波器的收斂。
　　第五，研究了WSNs協(xié)助下的移動目標自定位問題。為了減少通信沖突和緩解信道競爭，移動目標的采樣過程采用了事件觸發(fā)機制。由估計的相容性準則，導出了一個選取過程噪聲協(xié)方差的下界，并相應地設計了基于多容積點的序貫目標定位方法，以實現(xiàn)事件觸發(fā)WSNs環(huán)境下的移動目標自定位。
　　論文通過計算機仿真和E-puck目標跟蹤實驗的方式，驗證了所提出設計方法的有效性。最后，對