带反馈信息的分布多传感器航迹融合算法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第22卷第5期电子科学学刊v0122No．5JOURNALOFELECTP~ONICSSept．20002000年9月；；；，带反馈信息的分布多传感器航迹融合算法．．l旦壅查丝；彭应宁熊伟77一、．(海军航空工程学院电子工程系烟台264001)’1，^／，(清华大学电子工程系北京100084)摘要为了改善传感器级的跟踪性能，本文研究带反馈信息的多传感器状态估计技术．在给出有．无反馈信息情况下的局部节点状态估计解的基础上，该文提出多坐标系中有．无反馈信息情况下的航迹融舍方程，井指出有．无匣馈信息情况下的两种融台解是等价的、最优

2、的．仿真结果表明．在分布式多传感器信息融台系统中弓『入反馈机制可以明显改善局部节点估计精度，其性能已接近融台中心．在集中和雷进反隐身系统中、就空间重叠、覆盖而论，融合系统局部节点一般选2至4个为宜．移4在多传感器环境中，经常采用两种不同的处理结构，即分布式和集中式跟踪J．在集中式跟踪中，所有传感器的测量都被送到中心站处理．但是在某些应用中，人们希望在传感器站处理测量，并产生局部航迹，然后每个传感器都把它的航迹信息送到中心站完成航迹相关与融合．为单传感器开发的大部分算法都可以应用于集中式跟踪方案．关于航迹相关算法，文献【5—81已进行了详细的研究，而没有反馈信息航速融合问题

3、，文献13】也做过充分的讨论为了改善分布式多传感器信息融合系统中传感器的跟踪性能，本文研究带反馈信息的分布航迹融合算法，并通过仿真分析描述接收反馈信息的局部节点跟踪性能随节点增加的变化规律，以及从理论上证明带反馈和无反馈情况下最优航迹融台解的等价性．2传感器级的局部状态估计2．1基本模型具有反馈信息的分布传感器航迹融合结构表示在图I，其中L个局部传感器接收来自融合中心的反馈信息，而剩余的Ⅳ一L个传感器不能从通信网络上获得反馈信息中心节点的传感器航迹融合是基于Ⅳ个传感器局部估计完成的。目标运动被模拟为+1)=壬()()+G()Ⅵ)，(1)其中()=()，()，=()，⋯是时

4、刻的n维状态向量．圣()是状态转移矩阵，v()是过程噪声，G()是过程噪声分布阵．Ⅵ)是高斯的，且[Ⅵ)】：0，[Ⅵ)(?)】=0()f。初始状态x(o)也被假设为高斯的，其均值为圣(0)，方差为p(0)，且独立于Ⅵ)．目标状态由Ⅳ个传感器观测，传感器在k时刻的测量表示为磊()=凰()。()+w)，i：1，2，-，Ⅳ(2)1999-02-26收到，1999-96-17定稿国家都级基金资助课题维普资讯http://www.cqvip.com电子科学学刊22卷●——————__J’(．()—丽丽甬](+l(+-'航迹相关：，[．)[．)—i丽面函■]’．．．．．．．．．．．．

5、．．．．．．．．．．_J’．(^)，(^】—面面再碡语i。：]膏【^+】)．+．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．__J：航连—磊面丽。]∞+1)1+”融台1圉1具有反馈信息的分布航速融合结构这里观测噪声w(k)是相互独立的零均值白色的，其协方差为最()，w()独立于()和x(o)。传感器i在中心站笛卡尔坐标系中的位置坐标为=，bl，q]，假设目标位置坐标分量包含在观测向量中．设=(3)为传感器i在中心站笛卡尔坐标系位置分量的增广向量．2．2无反馈信息的局部状态估计在没有反馈信息的局部处理器中，状态估计及相关方程被表示为支(七+1)=(七+ilk)+fd

6、k+1)日(南+i)R7(七+1)-【五(南+1)一+1)2，+llk)]．i=L+1，．．．，Ⅳ，(k+1)=(南+ilk)+HT(k+1)RT(七+1)Hi(k+1)，(+ilk)=圣()，()，∞(七+ilk)=圣(七)(七)圣T()+G(k)Q(k)G(2．3带有反馈信息的局部状态估计如果局部处理器接收来自于融合中心的反馈信息，则状态估计方程系可以利用卡尔曼滤波器循环计算如下支(南+1)=RF(k+llk)一+(七+1)日+1)R~-(南+1){五(七+1)一吼+1)[F(七+llk)一】)，i=1，2，．．工，(8)I_(南+1)=I_(南+ilk)+日(七+i

7、)R7(+1)(七+1)，(9)xF+1『)：圣()xF()，(1O)只(南+llk)=圣(七)砰(七)圣()+G(k)Q(k)G(七)．(11)维普资讯http://www.cqvip.com5期何友等：带反馈信息的分布多传感器航迹融合算法707F(、PF(k)是带反馈信息时融合中心在k时刻产生的航迹状态估计和误差协方差，它们被反馈到L个局部处理器中作为先验统计量．3中心节点的传感器航迹融合3．1无反馈的传感器航迹融合如果传感器=1，2，⋯，N)的局部航迹由(4)一(7)式产生(即此时有L=0)。利用文献[10】的结果，则中