杂波环境下多传感器跟踪的数据融合

本文介绍了一种在杂波环境下,利用两个传感器跟踪一个高度机动目标的算法。该算法是由以下两个算法相结合组成：（１）适合杂波环境下机动目标跟踪的概率数据关联滤波算法;（２）适合高度机动目标跟踪的混合多模算法。文中给出了这种新算法的一个计算机模拟结果。     

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。     

空天高速飞行器多传感器协同跟踪任务规划研究

针对空天高速飞行器连续稳定跟踪难题,构建了基于多智能体（multi-agent system, MAS）的多传感器协同跟踪任务规划框架,建立了面向空天高速目标协同跟踪的多传感器协同调度优化模型,并提出了基于自适应克隆遗传算法(self-adaptive clonal genetic algorithm, SCGA)的协同跟踪任务规划算法。仿真实验验证了所建立的模型、算法的合理性和优越性,对未来空天高速飞行器探测预警系统的构建具有一定的技术支撑作用。     

C4ISR多传感器跟踪资源协同分配方法研究

针对C4ISR多传感器的分布特点,提出了基于MAS(Multi-Agent Systeml的C4ISR多传感器资源管理系统框架结构:提出了考虑目标战略价值、优先等级、主动传感器平台价值和传感器协同能力因素在内的资源分配目标函数,建立了多传感器跟踪资源的动态分配模型,提出一种多传感器Agent分布式协同拍卖的分配算法:基于HLA/RTI体系结构,开发了C4ISR多传感器跟踪资源管理仿真系统,并对所提出的分配方法进行了仿真验证:仿真结果表明本文提出的方法具有很好的优化能力和实时性,可应用于实际作战过程.     

用于多传感器目标跟踪的数据时空对准方法

分布在不同平台的不同类型、不同精度的传感器,对同一个目标进行观测所得到的目标观测数据差别很大。在进行多传感器目标跟踪时,首先必须把来自不同平台的多传感器数据进行时空对准。针对这个问题,通过建立参心空间直角坐标系和归一化采样间隔的方法对多传感器数据进行了空间统一和时间统一,解决了多传感器目标跟踪的基础问题。其结果具有普遍适用性,具有广泛的使用价值。基于该方法的技术已经应用到实际中,并取得了良好的效果。     

复杂环境下多探测传感器协同定位优化布站建模仿真研究

针对复杂环境下多探测传感器网络难以准确协同定位的问题,提出了一种多传感器协同定位优化布站方法。基于后验克拉美罗下界构建了目标定位精度几何稀释因子评价指标,考虑复杂外界环境,分析了起伏地形、杂波干扰和光照对传感器探测定位能力的影响。建立了多传感器协同定位优化布站模型,并采用智能优化算法进行快速求解。仿真实验结果表明：所提方法能够有效提高多探测传感器网络的协同定位能力,对多传感器协同优化布站具有指导意义。     

非线性系统中多传感器滤波跟踪型数据融合算法的研究

在非线性系统中，常用的跟踪滤波算法是基于扩展的卡尔曼滤波算法的融合算法，但是这种融合算法的跟踪精度并不是很高。本文根据对滤波器跟踪型数据融合的研究，提出了基于转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合方法。研究表明，在利用激光干涉仪进行目标跟踪时，这种基于融合算法的集中式融合算法的跟踪性能优于分布式融合算法，但是，从仿真结果可以看出，两种融合算法的差别不大，结果基本相同，因此，在非线性系统中，基于转换测量值卡尔曼滤波算法的分布融合算法可以重构集中式融合算法。     

一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法

论述了目标跟踪的原理和数据融合技术,为了解决移动机器人系统中的传感器存在大量不确定性问题,提出了一种交叉传感器交叉特征(CSCM)数据融合算法,这种算法基于粒子滤波技术,融合多个传感器的信息,合并不同的状态空间模型,以此减弱系统和测量噪声,来估计移动机器人的位置和角度.在仿真实验中,我们分别比较了单一传感器和多传感器数据融合的不同情况,结果表明了这种算法的有效性,并展现了良好的跟踪性能.     

多传感器远距离目标跟踪

本文深入研究了二维平面上多传感器的位置对目标跟踪精度的影响。在理论上推导出：用多传感器同时对同一目标进行跟踪时,其跟踪精度主要受传感器和目标所成夹角及目标到各传感器距离的影响。与夹角的关系是：当有两部传感器时,两传感器和目标所成夹角θ_（１２）＝９０°时对目标的跟踪精度最高;当有三部传感器时,传感器和目标所成的夹角分别为θ_（１２）＝θ_（２３）＝６０°时精度最高;与目标到各传感器的距离的关系是：距离越小则精度越高。     

敏捷供应链环境下多Agent协同机制研究

研究了敏捷供应链环境下多 Agent的协同问题 .提出了多 Agent的“一对一”协商模型和“一对多”招标模型 .建立了各种模型下的 Agent对策算法 .提出基于揭示原理的机制设计原则 ,并得出了若干重要结论 .最后给出了一个应用实例 .     

基于波形捷变的多传感器机动目标跟踪

针对现代战场中目标往往采用机动方式运动的情况,为了提高目标跟踪的准确性和精确性,结合多传感器数据融合的优点,提出了一种基于波形捷变的多传感器机动目标跟踪方法。该算法通过波形捷变来改变量测的精度。首先在现有文献的基础上,将波形捷变方式推广到二维空间,把雷达量测的克拉美罗下限（Cramer-Rao lower bound,CRLB）近似为量测误差协方差,由于该CRLB是关于发射波形参量的,从而把雷达跟踪的信号处理与数据处理结合在一起,通过波形参量的动态选择得到量测误差协方差的最小值。从而在整个雷达跟踪过程中提高信噪比（signal to noise ratio,SNR）,降低量测误差。其次,在数据处理上,采用多传感器数据融合及粒子滤波进一步提高机动目标跟踪的精度。最后,将该算法与传统的Kalman滤波、粒子滤波及只对一维空间的量测采用波形捷变的算法和交互多模型方法（interacting multiple model,IMM）进行仿真比较,仿真结果显示该算法对机动目标的跟踪精度显著提高。     

对丢失数据包的网络控制系统的分析及最优控制

针对同时存在前向通道和反馈通道数据包丢失的离散时间系统,分别将数据包丢失作为独立的贝努利过程进行建模。通过对量化器量化水平参数的约束条件,确保状态估计在均方差意义下的稳定,并基于约束条件获得前向通道的最大丢包率的一个上界。与此同时,基于线性二次型最优控制(LQG)性能指标和状态估计,给出了具有数据包丢失的系统最优控制律,运用线性矩阵不等式(LMI)技术和二分法进行优化设计,并给出了反馈通道最大丢包率的一个优化算法。最后通过仿真实例验证了理论结果。     

任务性能约束下传感器协同辐射控制策略

传感器协同是作战飞机实现任务性能与射频(radio frequency,RF)隐身性能平衡的重要技术手段。针对传统引导搜索方法难以解决数据链的多拍信息引导搜索问题,采用概率方法,建立多拍连续引导信息与累积发现概率、累积被截获概率之间的关系。针对基于协方差的线性规划协同跟踪方法的单步决策问题,开展基于跟踪精度与被跟踪定位精度的多步联合优化。引入马尔可夫决策过程对机载传感器协同搜索、协同跟踪的典型空战动态过程进行建模,实现任务性能约束下的雷达RF隐身性能优化。通过典型空战场景的仿真验证,表明所提出的优化控制策略相比于经验控制策略能够减少雷达辐射时间43%以上。     

基于相对距离的一种多传感器数据融合方法

分析了多传感器量测数据不确定性产生的原因,提出了一种基于相对距离的多传感器数据融合方法。该方法利用模糊集合理论中隶属度函数的优点,通过挖掘量测数据间冗余和互补信息调整数据间的相互支持程度,进而合理地分配量测数据在融合过程中所占权重。同时,避免了关联门限的设定,从而降低了先验信息的影响,避免了量测数据间相互支持的绝对化。通过仿真实例,验证了该方法的有效性。     

一种基于协同作战能力的航迹合成方法

以网络中心战为背景,针对复杂环境下目标航迹分散、不完整的特征,讨论了基于协同作战能力(CEC)的航迹合成方法。将航迹合成方法分为数据融合型、互补跟踪型和接力跟踪型等三种类型,并提出了基于自适应改进Hough变换(AMHT)航迹起始和双门限快速联合概率数据关联(DTF-JPDA)的航迹合成算法。仿真结果表明,该方法能够实现基于协同作战的航迹合成系统,形成目标完整航迹,扩大跟踪区域并提高跟踪精度。     

基于几何关系的多导弹协同跟踪算法

多武器平台同时探测、处理机动目标信息, 一定程度上可以提高目标的跟踪精度, 特别是对于多导弹协同作战而言, 协同跟踪目标即可以为作战系统提供全面的协同控制情报, 也可以为每枚导弹提供精确的制导信息.论文基于交互多模与几何关系思想, 设计了多导弹协同跟踪目标算法.首先,建立了目标运动学模型, 给出了多导弹和目标之间的几何关系,并以此为基础,建立了多导弹协同跟踪目标模型; 其次, 基于交互多模思想,将多导弹获取的目标信息进行交互, 通过协同滤波算法计算出目标滤波状态值;最后, 对协同滤波算法进行仿真验证.研究表明:相对于信息不共享的情况, 多导弹协同跟踪目标能够取得更好的跟踪效果, 对多导弹协同作战具有重要的参考意义.     

基于合作博弈的移动支付商业模式优化研究

移动支付是近年来的热门发展方向,但是目前我国的移动支付还没有形成统一的商业模式,已有的研究没有量化各参与主体的价值贡献,导致利益分配产生冲突.研究采用博弈论方法,探讨移动支付过程中通信运营商、金融机构、第三方支付平台三方合作的商业模式,基于Shapley值法分析不同参与主体的协同效应并对价值贡献进行量化,为合作利益的分配提供依据,最后分析了移动支付三方参与主体之间不同的博奔合作机制,为构建有效的商业模式提供参考.     

基于微分博弈的政企救灾合作策略研究

为应对灾害事故频发,政府和企业合作救灾已经受到人们的广泛关注,但企业救灾过程中慈善行为的动机并不单纯.文章首先假设在政府和救灾企业组成的简单系统中,政府处于主导地位,政府和企业的救灾投入会产生慈善商誉,企业的救灾投入还会产生广告效应,消费者需求受到二者的共同影响;然后利用微分博弈理论,构建了政府和企业的3种微分博弈模型.研究发现,在一定条件下,成本分担契约可以实现政府、企业和系统整体效益的帕累托改善;在协同合作契约下,政府、企业和系统整体效益都是最优的.最后,通过算例分析证明了结论的有效性,并对相关参数进行了灵敏度分析,为政企合作协同救灾提供理论依据.