協(xié)同探測中傳感器分配方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種協(xié)同探測中傳感器分配方法，基于最優(yōu)卡爾曼分布式濾波，提出了新的信息熵增量計算方法和全局最優(yōu)分配方案，僅計算由所有單個傳感器對所有目標的新的信息熵增量為參數(shù)構(gòu)成的分配方程在約束條件下的最優(yōu)解，然后通過最優(yōu)解下隸屬于同一目標的傳感器組成該目標的傳感器組。本發(fā)明通過給出一種新的信息熵增量計算方法，解決了多個單傳感器濾波各自的協(xié)方差矩陣與此多個單傳感器組成的傳感器組對目標的分布式融合濾波下的協(xié)方差矩陣并不是簡單的線性求和的問題。
【專利說明】協(xié)同探測中傳感器分配方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 涉及多目標多傳感器管理技術(shù)。

【背景技術(shù)】
[0002] 在跟蹤系統(tǒng)中，對分布在不同平臺、不同類型、不同性能的傳感器在眾多約束條件 下對多目標進行合理有效的分配管理具有重大的研究意義。實際應(yīng)用中有限的傳感器資源 需求合理的傳感器管理，達到對多個目標和掃描空間的要求，獲取各特性的最優(yōu)探測值， 進而評估出最優(yōu)特征值。傳感器管理的核心問題是依據(jù)一定的最優(yōu)準則，為目標分配相對 應(yīng)的傳感器以及設(shè)置傳感器的工作方式及參數(shù)。傳感器技術(shù)、信號檢測與處理技術(shù)的迅速 發(fā)展，極大促進了多傳感器數(shù)據(jù)融合理論的進步，同時其技術(shù)也逐步得到廣泛的應(yīng)用。傳 感器資源的相對不足、目標環(huán)境機動性的增強及目標、空間環(huán)境的不確定性的增加，都增 加了傳感器對目標進行有效分配的難度。多傳感器多目標的檢測、跟蹤問題，涉及到傳感 器與目標之間的資源分配問題，以及傳感器內(nèi)部檢測、跟蹤之間的資源調(diào)度問題，這就要 求一個合理的傳感器管理方案，在各種條件下合理充分利用傳感器資源以滿足系統(tǒng)最優(yōu)性 能。另外，傳感器很多時候不能充分發(fā)揮其功能，會受客觀環(huán)境的限制，或者為了某種目的 對傳感器提出的人為限制，這些都需要對傳感器資源進行協(xié)調(diào)分配，使系統(tǒng)達到整體性能 最優(yōu)。鑒于種種需求，傳感器管理應(yīng)運而生并發(fā)展迅速，逐漸成為融合系統(tǒng)的一個不可或 缺的重要組成部分。
[0003] 傳感器管理的重點是尋找一個合理有效的目標函數(shù)來對目標和傳感器進行配對， 卡爾曼濾波中的誤差協(xié)方差矩陣常常被用來作為目標函數(shù)的代價系數(shù)。線性規(guī)劃簡單可 行，設(shè)計簡便，但不能根據(jù)不同目標對探測精度的要求進行有針對、有選擇的傳感器分配。 動態(tài)規(guī)劃主要用來解決馬爾科夫過程，該方法往往需要對傳感器的探測效果進行預(yù)測，而 在預(yù)測每個可能的規(guī)劃是會產(chǎn)生計算的組合膨脹。信息論的方法往往也同時基于規(guī)劃論， 采用信息熵的知識設(shè)計目標分配函數(shù)，以每時刻信息增量最大化來確定傳感器對目標的分 配。
[0004] Kalandros和Pao從協(xié)方差控制方向來考慮傳感器分配問題，以計算期望協(xié)方差 矩陣作為代價系數(shù)來控制傳感器的分配，這種傳感器動態(tài)分配方法更具針對性和靈活性， 此方法首先對所有傳感器進行所有可能的分組，然后對所有可能分組對所有目標進行預(yù) 測，當傳感器和目標數(shù)目幾急劇增大時，不可避免的出現(xiàn)了組合膨脹，耗費大量的計算量。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，提供一種在協(xié)同探測中，計算量更小的傳感器分 配方法。
[0006] 本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是，協(xié)同探測中傳感器分配方法，Μ 個傳感器對Ν個目標進行協(xié)同探測時，對Μ個傳感器分配步驟如下：
[0007] 1)在當前的k時刻，預(yù)測k+Ι時刻傳感器j對目標i的濾波誤差協(xié)方差矩陣d :

【權(quán)利要求】
1.協(xié)同探測中傳感器分配方法，其特征在于，Μ個傳感器對N個目標進行協(xié)同探測時， 對Μ個傳感器分配步驟如下： 1) 在當前的k時刻，預(yù)測k+Ι時刻傳感器j對目標i的濾波誤差協(xié)方差矩陣:
j為傳感器編號變量，i為目標編號變量，j = 1，···，Μ，? = l，一，N，F(xiàn)k為k時刻的狀態(tài) 轉(zhuǎn)移矩陣，為k時刻的非負定矩陣，Γ k為k時刻的系統(tǒng)噪聲轉(zhuǎn)移矩陣，Pk為k時刻傳感 器j對目標i的濾波誤差協(xié)方差矩陣，T表示矩陣轉(zhuǎn)置； 2) 在當前的k時刻，計算傳感器j在k+Ι時刻對目標i的濾波誤差期望協(xié)方差矩陣
Hk為量測矩陣，Gk+1|k為卡爾曼增益，為正定矩 陣；
3) 計算每單個傳感器對各目標的信息熵增量dij:
其中，tr( ·)為求矩陣的對角線元素； 4) 按照拘束條件獲取全局最優(yōu)分配方案：在滿足
的情況下，求當
為最大值時NX Μ個分配狀態(tài)的取值，每個取值為0或1 ;Ai為目標i被 分配的最大傳感器數(shù)；為傳感器j對目標i的分配狀態(tài)，= 0表示傳感器j不分配給 目標i，％ = 1表示傳感器j分配給目標i ; 5) 通過將同一目標i下取值為1的分配狀態(tài)％對應(yīng)的傳感器j分配至目標i下的傳 感器組完成協(xié)同探測的分配。
【文檔編號】G06F19/00GK104156619SQ201410424343
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年8月23日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月23日
【發(fā)明者】解梅, 俞曉峰, 王東 申請人:電子科技大學(xué)