复杂环境下多传感器系统偏差估计和协同唤醒策略研究

发布时间：2024-04-20 14:37

　　复杂环境下目标探测与跟踪是现代战场分布式传感器网络的核心任务,然而由于环境干扰、对抗欺骗以及模型、平台偏差等未知因素导致的系统模型失配问题成为制约系统探测跟踪能力的关键因素。因此如何实现模型失配情况下偏差建模、目标状态及偏差的联合估计成为当前研究的重点,而在此基础上如何进一步高效实现多传感器网络协同探测及信息有效获取则成为当前面临的挑战性难题。为此,本文针对模型失配情况下随机动态系统偏差、目标状态和未知输入的联合估计以及多传感器网络中节点协同唤醒策略等问题进行了深入研究,主要内容如下:1.针对传感器模型存在失配项的问题,建立了基于不等式统计约束的系统偏差模型,并提出了基于凸优化的最小上限滤波器,实现了不等式统计约束偏差存在时的状态向量自适应估计,并以角速率传感器为例验证其算法有效性。首先根据角速率传感器输出偏置漂移连续缓变特性将其建模为模有界未知系统偏差,然后通过在滤波过程中引入一个自由参数描述输出漂移对估计误差方差上限的影响,并实时参数寻优得到角速率自适应估计。该算法省去了角速率传感器输出漂移误差建模过程,更容易满足实际系统的应用要求。2.针对传感器失配项统计特性未知的问题,建立了未...

【文章页数】：123 页

【学位级别】：博士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 单传感器等式约束下系统偏差估计及实际验证
        1.2.2 单传感器中统计特性未知偏差建模及其估计
        1.2.3 多传感器中统计特性未知的系统偏差建模及其估计
        1.2.4 分布式多传感器网络中协同唤醒策略研究
    1.3 研究内容与章节安排
第二章 不等式统计约束下传感器系统偏差估计
    2.1 引言
    2.2 不等式统计约束下最小上限滤波设计
    2.3 滤波算法实现与实际验证
        2.3.1 角速率传感器系统模型
        2.3.2 角速率传感器中上限滤波算法
        2.3.3 最小上限滤波算法步骤
    2.4 最小上限滤波算法仿真和实验验证
        2.4.1 仿真验证
        2.4.2 实验验证
    2.5 本章小结
第三章 未知输入驱动下传感器系统偏差估计
    3.1 前言
    3.2 问题提出
    3.3 未知输入偏差建模
    3.4 未知输入解耦滤波器设计
    3.5 滤波稳定性分析
    3.6 仿真分析
    3.7 本章小结
第四章 基于网络共识的多传感器系统偏差估计
    4.1 引言
    4.2 问题提出
    4.3 传感器网络偏差估计算法
        4.3.1 本地系统状态和系统偏差LMMSE滤波器
        4.3.2 目标状态和系统未知输入UI的全局共识算法
    4.4 仿真分析
        4.4.1 包含12 个节点的传感网络仿真算例
        4.4.2 包含60 个节点的传感网络仿真算例
        4.4.3 算法计算量分析
    4.5 本章小结
第五章 基于生物免疫机制的网络节点协同唤醒策略
    5.1 前言
    5.2 传染-免疫仿生模型
        5.2.1 基本概念与规则
        5.2.2 模型变量定义
    5.3 六个子过程
        5.3.1 直接感染和交叉感染的发生概率
        5.3.2 直接感染和交叉感染的免疫/免疫缺失
        5.3.3 直接感染和交叉感染的病毒量
        5.3.4 免疫细胞生成
        5.3.5 免疫记忆
        5.3.6 病毒累积量
    5.4 传染-免疫模型与传感网络节点唤醒对应关系
        5.4.1 节点唤醒问题描述
        5.4.2 基于传染-免疫模型的联合唤醒控制
    5.5 仿真验证
        5.5.1 节点唤醒效率
        5.5.2 功耗及定位误差
        5.5.3 节点唤醒实时状态
    5.6 结论
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 研究展望
附录
参考文献
作者博士期间的学术成果
作者博士期间参与的项目
致谢



本文编号：3959555