杂波环境下可移动主被动传感器长时调度方法

针对杂波环境下的多目标跟踪问题, 基于可移动主被动传感器系统, 提出了一种辐射控制的长时调度方法。首先, 建立调度模型, 对多目标运动状态和量测结果、传感器调度动作等进行数学描述; 同时, 基于雷达工作原理和截获概率的思想, 提出改进的辐射风险量化方法。随后, 利用高斯混合概率假设密度滤波算法预测长时跟踪精度, 利用所提改进的量化方法预测长时辐射代价, 并利用改进的灰狼优化算法求解传感器调度方案。最后, 执行调度方案获得多目标量测信息, 采用联合广义标签多伯努利滤波算法计算目标估计状态。仿真实验表明, 所提调度方法在保证跟踪精度的基础上, 能够实现对辐射代价的有效控制, 与其他方法相比具有明显的优势。     

基于分群粒子群优化的传感器调度方法

对面向目标跟踪任务的多传感器多任务调度问题进行研究。考虑到探测目标的运动特性,采用扩展卡尔曼滤波法实施目标跟踪,以成功调度任务的综合优先权、目标跟踪精度以及传感器网络的能源消耗为指标,建立了多传感器多任务调度的混合整数规划模型。提出一种基于分群机制的分群粒子群算法对模型进行求解,该方法通过粒子分群,提高对问题域的全局搜索能力,避免算法过快收敛和发生早熟。实验结果表明,该方法用于传感器调度问题,具有较好的求解性能。     

基于GA-SA的低轨星座传感器资源调度算法

针对基于低轨预警系统的多目标跟踪,提出了兼顾跟踪精度与系统效率的传感器资源调度算法。首先,建立了目标跟踪模型。然后,以调度周期内后验克拉美罗下界(posterior Cramer-Rao lower bound,PCRLB)变化率、卫星切换率为指标,建立了传感器调度的混合整数规划模型,在此基础上,采用遗传(genetic algorithm,GA) 模拟退火(simulated annealing,SA)混合算法对调度模型进行优化求解,提高了对解空间的搜索能力与求解速度。最后,仿真试验表明本文调度模型的正确性与GA-SA混合优化算法的有效性。     

空天高速目标探测跟踪传感器资源调度模型与算法

针对空天高速目标跟踪中,传感器资源调度任务无时间等待、传感器资源匹配形式多样、观测时间碎片化等问题,提出了多源异构传感器调度多目标优化模型和求解该模型的多目标柔性果蝇算法。针对传感器调度时间碎片化问题,采用柔性分割调度时间,设计了目标-时间-传感器三维编码方式;为了避免相似个体交叉进化造成搜索陷入局部最优,提出基于个体特征的交叉操作和变异操作;针对进化过程中个体产生碎片时间、重复观测等问题,提出柔性调整操作。最后通过两个案例测试,对提出的模型和算法进行仿真验证,实验证明算法能够合理地求解多源异构传感器资源调度问题,在收敛性和分布性方面优于对比算法。     

考虑盲区的多移动传感器地面目标检测跟踪调度方法

针对地面目标检测跟踪任务以多移动传感器系统为调度对象，提出一种考虑盲区的传感器调度方法。首先，建立了目标检测模型，基于贝叶斯风险理论给出了目标检测损失的计算方法以评估检测性能。然后，考虑多普勒盲区和视野盲区的影响，建立了目标跟踪模型，并给出了基于盲区信息辅助的目标跟踪算法以应对盲区出现时目标状态估计问题。最后，建立了传感器优化调度模型，结合检测损失、跟踪精度、传感器能耗等因素建立了目标优化函数。仿真结果表明，所提调度方法能够有效解决多移动传感器协同调度问题，所得的最优调度方案可在兼顾检测性能、跟踪性能和控制能耗的同时，使整体作战收益达到最佳。     

基于任务驱动的机载相控阵雷达TAS调度算法

针对单波束多功能机载相控阵雷达的资源分配问题,提出一种自适应搜索加跟踪(track and search, TAS)调度算法。该算法以调度间隔为周期,基于先前调度任务的处理结果实时生成当前的任务请求集合,以跟踪类型任务竞争时间资源,搜索任务一直等待空闲时间片为准则,实现搜索和跟踪的协同调度。此外利用波束位置、任务类型和预测速度信息,实时分配各执行任务的工作波形。仿真结果表明,该算法能够合理调度各类跟踪请求事件和搜索事件,同时具有自适应调整执行事件的跟踪时间间隔和探测波形的能力。     

相控阵雷达波束波形联合自适应调度算法

针对多功能相控阵雷达,提出了一种波束和波形的联合自适应调度算法。首先建立了联合调度的最优化模型,该模型根据当前时刻目标实际协方差与期望值的偏差代价以及所选波形的能量代价,来确定下一时刻相控阵雷达的最佳工作方式。对于多目标跟踪,分别给出协方差偏差均值和最大协方差偏差的两种偏差度量准则。所提出的算法可以依据最佳的调度方式来控制相控阵雷达下一时刻波束的工作模式以及相应的工作波形,使得对所有目标的跟踪偏差代价和资源消耗代价最小化。仿真结果表明本文所提出的算法可以在维持目标期望跟踪状态的条件下,有效地调度雷达的工作模式和波形。最后讨论了期望协方差阵的选取原则。     

机载传感器多目标优化管理算法研究

提出了一种机载传感器多目标优化管理方法。该方法考虑目标状态估计精度,采用交互多模型滤波算法进行传感器量测信息滤波,进而实时计算传感器目标探测跟踪的信息矩阵。在此基础上,采用多目标优化算法以目标信息矩阵、传感器数量和目标被探测数量为指标进行传感器资源的优化配置,实现机载多传感器资源的有效配置和管理。进行了该传感器多目标优化管理算法的仿真研究。研究结果表明提出的传感器管理算法能够快速、有效地完成传感器资源的合理配置。     

面向目标跟踪的单平台主被动传感器长期调度

以目标跟踪为背景,研究了单平台上主被动传感器的长期调度问题。通过合理、实时地切换主被动传感器,使得有限时域内的跟踪精度和辐射风险达到合理的平衡。将该调度问题构建成部分可观马氏决策过程(partially observable Markov decision process, POMDP)以同步实现目标跟踪和辐射控制。提出以容积采样法估算长期精度收益,以隐马氏模型滤波器推导长期辐射代价。最终将原问题转化成决策树并利用分枝定界法进行求解。仿真结果证明了本方法的有效性。     

以任务需求为驱动的多传感器资源管理方法

针对战斗机火控系统跟踪多目标过程中传感器资源管理问题,提出一种以任务需求为驱动的多传感器管理方法。该方法首先利用矩阵求迹的方式度量跟踪任务的信息需求;然后在分析任务优先级和传感器使用代价的基础上,建立以任务需求为驱动的多传感器集中式管理模型,并根据多个跟踪任务的信息需求自适应地分配传感器资源;对于分配过程中出现的NP (non-deterministic polynomial)难问题,探讨了利用改进蚁群优化算法寻找满足任务需求的最优传感器组合的可行性,并给出传感器自适应分配方案。仿真结果表明,这种管理方法可以在保证跟踪精度的条件下,根据任务的信息需求合理地分配传感器资源;此外,以任务需求为驱动的传感器管理策略可以大幅减少主动式传感器的工作时间,对于提高战斗机的生存性具有重要的工程应用价值。     

面向跟踪任务需求的主动传感器调度方法

以多传感器多目标跟踪为背景,针对跟踪任务需求中辐射风险控制问题,提出一种面向跟踪任务需求的主动传感器调度方法。该方法首先结合不敏卡尔曼滤波,给出了仅考虑跟踪任务需求的传感器调度策略;然后建立基于部分可观马尔可夫决策过程的辐射模型,并采用隐马尔可夫模型滤波器动态更新传感器辐射;最后考虑跟踪任务需求和传感器约束,将辐射风险控制下传感器调度问题转化为非线性约束下寻优问题。仿真实验结果验证了所提方法有效性。     

多功能相控阵雷达实时驻留的自适应调度算法

灵活有效的调度算法是实现多功能相控阵雷达工作性能优化和资源合理利用的基础。从调度代价的角度建立了实时驻留调度的数学模型,提出一种求解次优调度序列的自适应算法。该算法利用任务自身工作方式属性及任务中所含目标的先验信息分配任务的综合优先级,采用一步回溯的策略来确定每个驻留任务的调度属性,利用二次规划获取其最佳执行时间,并与传统的基于优先级调度算法进行了比较。仿真结果表明,提出的自适应调度算法提高了任务调度成功率,降低了截止期错失率。     

一种基于自适应控制的软实时调度算法研究

控制理论应用于软实时系统的调度问题，仅采用经典反馈控制技术存在较大的局限性。针对CPU资源实时调度模型的时变特点，提出一种基于自适应反馈控制结构的软实时调度算法，通过在线实时辨识模型的时变参数，自动校正控制器参数，使控制系统运行在期望的闭环极点，改善了实时系统的动态响应特性，同时对系统模型的参数时变具有较好的鲁棒性，提高了实时系统的稳定性和资源的利用率。     

多传感器优化部署下的机动目标协同跟踪算法

针对资源有限的传感器网络中目标动态跟踪问题,提出了一种能够自适应选择跟踪传感器的机动目标协同跟踪算法。首先,采用粒子群优化算法优化传感器网络能耗与有效覆盖率,进行传感器位置部署;然后,以最大化候选传感器的Rényi信息增量与最小化传感器间信息传递能耗为适应度函数,采用二进制粒子群优化算法自适应选择最佳跟踪传感器组;最后,利用交互多模型粒子滤波对机动目标位置进行估计并进行分布式融合。仿真结果表明,与现有方法相比,该方法可在非高斯非线性环境下自适应选择最优跟踪传感器,显著提高目标跟踪精度,降低网络能耗。