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。     

一种应用于二进制传感器网络的目标跟踪算法

针对采用集中式粒子滤波方法解决二进制传感器网络目标跟踪问题存在的实时性较差和网络能量消耗大的缺点，提出了一种基于动态分簇的分布式粒子滤波算法。以随着目标运动而动态变化的簇为信息处理结构，簇头节点收集簇成员的单跳测量信息，实时对目标状态进行估计，非簇内节点进入休眠状态以节省能量。仿真表明，合理设置簇转换距离和激活半径，算法的跟踪精度与集中式粒子滤波方法相当；在不影响跟踪效果的情况下，可适当减小簇转换距离和激活半径，从而节省网络能量。     

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。     

一种基于小采样周期的机动目标模型

通过对"当前"统计模型和常加速模型的分析研究,提出了一种基于小采样周期的机动目标模型。该模型通过构造一个函数来自适应调整常加速模型的过程噪声协方差矩阵。当采样周期T较小时,具有与"当前"统计模型相当甚至更高的跟踪精度和较小的计算量。理论分析和仿真结果表明该模型的有效性。     

基于VSMM的GMCPHD滤波算法在多机动目标跟踪的应用

针对交互多模型(interacting multiple model, IMM)在多机动目标跟踪算法中存在的缺陷以及目标跟踪精度问题,提出了基于变结构多模型（variable structure multiple model, VSMM）的高斯混合基数概率假设密度（Gaussian mixture cardinalized probability hypothesis density, GMCPHD）滤波算法。该算法利用了VSMM具有自适应性、时变性的特点,达到了在某一时刻能够选取与目标运动模式相匹配的模型集合的目的,相比于IMM考虑的仅是固定的模式集合具有很强的优越性。此外,GMCPHD滤波算法不仅避免了数据关联问题,而且通过高斯分布递推PHD函数的同时递推基数分布。最后,利用雷达作为传感器,对跟踪机动目标进行仿真,证明VSMM相比于IMM对于多机动目标跟踪更具有优越性,同时验证了VSMM GMCPHD滤波算法具有提高机动目标跟踪精度,减小跟踪误差的作用。     

基于Riccati方程的稳态传感器分配算法研究

采用协方差控制策略 ,建立了传感器分配的最优化模型 ,提出一种基于Riccati方程的稳态传感器分配算法。在预先给定稳态期望协方差的情形下 ,该算法通过求解Riccati方程计算出各种传感器组合的效能 ,并选择使目标函数值最小的传感器组合进行分配。该算法可以独立于跟踪循环之外预先计算好传感器分配方案 ,因而是一种离线的分配方法。给出了应用该方法的具体步骤 ,通过仿真实验验证实了该算法的有效性     

基于多域网络的红外目标跟踪算法

随着红外探测器性能的不断提升, 红外目标跟踪在智能安防等领域的应用越来越广泛。然而红外图像分辨率较低, 依赖其进行目标跟踪仍然是一个制约相关应用发展的难题。针对红外图像分辨率低的特点, 以多域网络为模型算法框架, 结合目标运动过程中的尺寸变化特点, 提出了一种基于多域网络的红外目标跟踪算法。为了评估算法性能, 分别在VOT-TIR2016数据库和AMCOM红外数据上进行了实验。实验结果表明, 目标尺度预测机制能够显著提高算法的跟踪精度。     

一种基于机载航电的信息融合仿真系统

信息融合是现代机载航空电子系统的关键技术之一。对此作了探讨，提出一种基于机载航电的信息融合仿真系统框架，进一步提出并详细分析了其中的信息融合功能模型。该系统采用集中式结构，包含信息采集、跟踪、识别、态势评估与威胁估计、传感器管理等功能。仿真初步验证了框架的可行性。     

通过软件证实提高传感网络再编程安全可靠性

通过无线信道进行传感节点远程再编程是一种有效的管理和维护传感网络的重要功能。传统的再编程协议未提供任何安全机制,使传感网络不能防御一些很简单的攻击;新的安全再编程协议使用非对称加密机制,需要多的计算和存储开销,不适用于资源受限的无线传感节点。对此,提出了一种基于软件证实技术的无线传感网络再编程安全协议,该协议通过运行在合法节点上的代码证实和基站上的代码影像证实来隐藏对称密钥,并通过从基站向传感节点传递参数r来保证认证的动态性。将该策略与已有的再编程协议MNP集成,模拟实验表明,该策略以比较低的通信成本和较短的延迟提高了再编程的安全可靠性。     

传感器网络中基于k-GH模型的对偶密钥预置算法

由于传感器网络节点能量有限,传统的密钥管理方法（如：公开密钥加密技术、KDC等）不适合传感器网络,对偶密钥是传感器网络的一种基本的安全技术,如何结合传感器网络的特性提高对偶密钥性能具有十分重要的意义。依据传感器网络分组部署的特点,在KDC和基于多项式池的密钥预置模型基础上,提出了一种用于密钥预置的k-GH（k-Grid Hypercube）模型,并基于k-GH模型提出了一种新型密钥预置机制。理论与仿真分析表明,新算法具有更低的存储开销、通信开销和良好的安全性能,因此,是一种适合传感器网络的高效对偶密钥预置立算法。     

基于双边组合拍卖的传感器管理算法

针对多平台飞机的传感器管理问题,提出了一种基于双边组合拍卖的传感器管理方法。该方法将经济学中的双边组合拍卖理论引入到传感器管理,把任务当作消费者、传感器作为生产者,以市场平衡为目的,利用双边组合拍卖对传感器资源的价格进行调整,利用多传感器序贯融合完成目标的跟踪,以总体“性价比”最优为目标函数,完成传感器任务的分配。仿真实验证明了算法的合理性和优越性。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

基于模糊逻辑的自适应α-β滤波新算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,基于模糊逻辑推理,提出了一种新的自适应α-β滤波算法。详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,将标准化新息和新息的一阶微分作为模糊推理的两个输入变量,并同时引入时间间隔、目标速度等因素,设计输入变量的调整因子,自适应获取滤波器参数。实验结果表明,提出的算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能优良,且易于工程实现。     

图像反馈机器人视觉伺服系统仿真

机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可以直接用于机器人自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等问题中。分析了基于图像雅克比矩阵的机器人视觉伺服方法的基本原理，通过创建子系统(sub-system)使得Marlab和Simulink有机结合，基于机器人Matlab仿真工具箱(Robotics Toolbox for Matlab)实现了六自由度Motoman-SV3工业机器人图像反馈视觉伺服系统的Simulink模型。采用该模型进行了机器人跟踪三维空间螺旋运动目标的仿真实验，结果验证了该方法的有效性。     

基于改进多特征融合均值位移算法的红外舰船目标跟踪

针对红外海面背景杂波干扰严重多特征融合的均值位移算法无法准确跟踪目标的问题,对原算法进行了改进,提出一种基于多特征融合均值位移跟踪的新框架。在多特征融合均值位移跟踪的基础上,所提算法通过加入对目标区域的迭代分割并提取区域形心,实现了舰船目标的准确再定位;在局部分割的基础上,提出了对多特征模板尺寸和目标模型的更新方案,实现了对红外海面背景下舰船目标的准确、鲁棒跟踪。利用实际红外图像序列对算法性能进行验证,实验结果表明,所提算法能够更准确、有效地跟踪图像序列中的舰船目标。     

被动传感器阵列中基于视线距离的数据关联

针对低检测概率环境下被动传感器阵列中的数据关联问题,提出了一种基于视线距离的数据关联新算法。首先详细分析了传统基于视线距离数据关联方法的不足,提出各个观测站对于同一个目标的平均视线距离应最小。同时,认为同一个目标只要被超过2/3的传感器所观测,此关联组合就有效。最后,利用关联组合的平均视线距离和有效传感器个数来设计模糊隶属度函数,以模糊关联隶属度最大为关联准则构建数据关联算法,给出了算法流程。实验结果表明,在检测概率不为1、误差较大的多目标环境下,提出的算法要明显优于传统方法。     

基于雷达和光电传感器的融合跟踪

基于防空武器系统的跟踪制导问题提出了一种利用雷达和光电传感器的融合跟踪方法。雷达能探测目标的斜距、方位角和高低角 ,光电传感器能较精确地探测目标的方位角和高低角 ,数据融合技术充分利用了雷达和光电传感器的观测信息及目标运动的特征信息 ,能显著改善系统机动目标的跟踪性能 ,提高武器系统的命中率。     

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。     

无线传感器网络目标跟踪平台协同调度的实现

目标跟踪是无线传感器网络的一个重要应用。为了验证和测试算法性能,缩小理论与实际的差距,必须构建相应的物理平台。介绍了所构建的无线传感器网络目标跟踪平台,其硬件包含超声波传感器、被动红外传感器和Micaz节点组成的无线传感器网络,而软件包括上层监控系统及下层节点嵌入式程序。针对节点资源十分有限的情况,提出了一种基于最小均方估计误差的目标跟踪协同调度算法,并在物理平台上成功实现,实验表明该平台能有效地跟踪无线传感器网络内的移动目标,并在保证跟踪精度和跟踪实时性的同时,采用了双重唤醒/休眠机制来延长网络寿命。