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随着探测传感器资源日益多样化,将多传感器量测有效融合,可以获得更好的探测跟踪性能。为了保持目标的连续可观测性,优化调度传感器资源对目标进行探测尤其重要。随着传感器从地基平台拓展到空中平台,移动传感器的调度问题越来越受到重视。目标跟踪下移动传感器调度问题可以通过对移动传感器平台运动的有效控制,使传感器时刻保持对目标良好的观测性,从而获得更好的量测数据以提高目标的跟踪性能,其本质是非线性优化决策问题。本文研究多传感器协同跟踪下传感器远期调度,借鉴预测控制中滚动时域优化的思想提出了基于单步决策的远期调度和基于多步决策的远期调度,文主要工作如下:1.研究了多测角传感器协同跟踪下传感器远期调度策略。首先基于目标状态的多步预测估计了局部调度决策对目标跟踪误差长期影响,建立了基于单步决策的测角传感器远期调度模型。然后考虑目标运动过程和传感器量测的不确定性,建立了基于多步决策的测角传感器远期调度模型。采用滚动时域优化方法求解获得多测角传感器的运动轨迹。最后,仿真测试比较了不同调度决策下目标跟踪性能、分析了不同预测步长和决策步长参数下目标跟踪性能和避障能力。2.研究了机载双基外辐射源协同跟踪下传感器远期调度策略。在机载双基外辐射源定位体制下,利用到达角度、时差和多普勒频差量测对运动目标联合跟踪,推导目标跟踪误差后验克劳美罗下界。在此基础上建立了基于机载双基外辐射源单步决策远期调度模型和多步决策远期调度模型,该模型还考虑了无人机自身的运动方式、避碰、通信距离等一系列实际约束,并提出了多约束非线性优化求解算法。仿真结果显示:所提远期调度算法跟踪性能和避障能力均优于短期调度算法。3.研究了分布式MIMO雷达协同定位下传感器调度问题。首先,提出了一种改进凸松弛的启发式算法优化MIMO雷达的发射功率,通过快速功率调整策略和迭代修正松弛参数以实现总功率有限情况下分布式MIMO雷达功率优化分配。其次,提出了一种基于多步决策的远期调度算法优化MIMO雷达接收源的运动参数。通过对分布式MIMO雷达联合发射源功率分配和接收源运行轨迹优化进一步提高了目标定位跟踪性能,最后进行了仿真验证。