基于多智能体的传感器网络协同目标跟踪技术研究

针对传感器网络中的协同目标跟踪问题,分析了基于多智能体理论的分布式协同策略,提出了一种基于动态联盟的传感器网络协同目标跟踪框架,分析了系统中的智能体构成,提出了联盟中基于贝叶斯估计的Manage Agent的数据融合算法,讨论了Manage Agent的选举算法。理论分析表明,多智能体理论能够较好地适用于传感器网络的协同目标跟踪问题。     

海上远程精确打击体系的构成

要对远在几百公理以外的目标进行精确打击,需要构筑海上远程精确打击体系,该体系应由远程侦察监视平台,作战指挥平台,导弹运载发射平台,远程反舰导弹系统等组成。海上远程精确攻击体系是个大系统,应能完成目标的探测跟踪,数据传输,信息处理,指挥决策,目标指示,作战效果评估等功能。其功能组成应包括传感器网,信息传输网,指挥控制系统,远程目标指示系统,导弹火控系统等。本文重点对海上远程精确攻击体系的构成、传感器网、信息传输网、远程目标指示系统进行了描述。并列举实例加以说明。     

基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。     

导弹防御多传感器协同探测任务规划

针对导弹防御中多部雷达跟踪多个目标的问题,提出一种多传感器协同探测任务规划方法。将协同探测任务分解为按时间排序的若干探测子任务,将探测问题转化为每个子任务中优化分配传感器资源的0-1整数规划问题,求解形成多传感器的协同探测方案,满足探测能力约束和协同探测模式要求。基于假设的导弹防御场景验证方法,结果表明该方法能得到合理的多传感器协同探测方案,实现多种协同探测模式下对多个目标的连续、稳定跟踪。     

基于模糊多传感器数据融合的目标跟踪系统

为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当.     

超视距协同空战传感器、武器协同控制决策模型

首先给出超视距协同空战传感器、武器协同控制的定义,并描述传感器、武器协同控制决策问题。然后介绍协同网络信息相关定义及其矩阵式表述。在此基础上建立基于协同网络信息的传感器、武器协同控制决策的数学模型,最后利用多目标进化算法(MOEA),以一架预警机指挥控制4架战斗机拦截1个来袭目标情况为例对模型进行了验证说明。其结果表明了所建立模型在传感器、武器协同控制决策研究中的可行性和有效性。     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究，设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先，在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型；接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合，计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值；最后，以目标的跟踪精度需求为出发点，结合蚁群算法的思想，设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下，根据对各目标跟踪任务的重要程度，合理地调度传感器资源。     

雷达间歇辅助下雷达红外协同跟踪技术

为了提高作战飞机的隐蔽性,提出了一种基于协方差的机载多传感器管理与辐射控制方法,给出了一种基于扩展卡尔曼滤波和交互多模型的雷达、红外序贯滤波的机载多传感器协同跟踪方法。对利用该方法的机载多传感器目标跟踪性能进行了仿真分析,仿真结果证明了该方法的合理性和有效性。     

基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择

在多站测向定位系统中,观测站与目标的几何位置影响目标定位跟踪精度。以目标估计的克-劳美罗下界(CRLB)行列式最大值为优化指标,在考虑传感器自身的探测能力等实际约束的前提下,建立了无源协同跟踪下最佳传感器选择优化模型。提出了一种基于半定规划(SDP)算法将上述组合优化问题转换为凸优化问题,进行优化求解。仿真结果验证了算法的有效性,与松弛算法和随机选择算法相比,基于SDP的传感器选择可以进一步提高无源协同跟踪的精度。     

基于Riccati方程的动态传感器分配算法

针对组网跟踪系统传感器分配算法计算量过大的问题,提出了一种基于Riccati方程的动态传感器分配算法。该算法通过Riccati方程离线计算各传感器组合跟踪下的稳态滤波协方差,根据稳态滤波协方差与期望协方差的接近程度动态分配传感器资源。仿真结果显示,与传统协方差控制和贪婪算法相比,基于Riccati方程的动态传感器分配算法在大大减少计算量的同时能够保持较好的跟踪性能。该方法能够更好地应用于大规模传感器组网目标协同跟踪系统。     

天基预警系统多体制传感器综合调度方法

为提高天基预警系统对多目标的跟踪能力,提出扫描传感器纬度区间扫描模式和凝视传感器目标群跟踪模式,并基于此种模式设计基于聚类的扫描传感器纬度区间扫描调度方法和凝视相机目标群跟踪调度方法。由于诸多传感器的工作模式、探测频率、测量误差、视场模型均不相同,推导不同探测频率、视线误差的多传感器联合观测跟踪的克拉美-罗下界计算公式。综合运用以上方法,建立多体制传感器综合调度优化方法。仿真试验表明,该方法比传统工作模式下的系统对多目标具有更高的跟踪精度。     

基于粒子滤波的无人机协同跟踪算法

针对无人机群协同跟踪移动目标问题展开研究。由于传感器测量精度的有限性,采用多架无人机合作来获得多个测量值,再根据数据融合的方法获得较精确的测量值;建立了移动目标的模型,结合测量值应用粒子滤波算法来预测目标的状态。仿真结果表明了该算法能使无人机获得较好的跟踪效果。     

面向目标对峙跟踪的四旋翼协同编队控制方法

针对多四旋翼编队飞行过程中对地面目标对峙跟踪、几何队形生成、稳固保持和协同抗干扰问题,设计了一种可应对外部环境干扰和气动参数不确定性的多四旋翼主从式协同目标跟踪方法。首先,建立存在外部干扰以及参数不确定性的四旋翼运动学/动力学模型;其次,基于Lyapunov导航向量场设计领航者的对峙跟踪航迹使得领航者以固定对峙半径实现对目标的盘旋跟踪;然后,构造多四旋翼分布式位置保持控制器,为后续姿态控制器构造提供必要的期望指令;最后,针对四旋翼外部环境干扰和气动参数不确定性设计基于自抗扰控制的多四旋翼姿态跟踪控制器。仿真结果表明所提方法可以在局部智能体通信的前提下实现对地面目标的对峙跟踪,显著改善四旋翼编队系统的抗干扰能力,提升干扰环境下多四旋翼编队几何构型的稳固性。     

异步雷达组网协同跟踪动态传感器分配算法

针对异步雷达组网下的协同跟踪问题提出了一种基于异步顺序融合的动态传感器分配算法。该算法对异步雷达的量测值按采样时刻顺序滤波,根据滤波协方差和目标期望协方差的接近程度动态选择下一时刻跟踪的最优传感器集合。仿真分析表明该算法和基于伪量测的异步雷达组网协同跟踪传感器分配算法相比具有较少的计算量和较高的目标跟踪精度。     

预警机雷达在协同空战中的多目标探测

预警机指挥下的多机协同攻防系统,利用预警机的高空机载雷达和强大的通讯导航系统有效地提高了多机攻防系统的防空预警能力和综合指挥作战能力。对该系统进行了理论框架分析,给出了其整个工作过程的各个功能模块的模型,并针对预警机的雷达探测能力进行了对多组目标实时探测跟踪的仿真计算。     

通信受限下分布式多传感器协同跟踪算法

在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。     

基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务管理方法

雷达组网系统中,当进行多目标连续性跟踪时,传统跟踪方法过多关注多传感器之间的跟踪精度和切换率,而轻视跟踪的连续性,无法满足现有连续性跟踪工程需求。因此,提出了一种新的基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务资源管理算法,该算法分为两个优化过程,第1次优化过程尽量保证跟踪目标个数的最大化,第2次优化过程中提出了一种用于衡量目标跟踪连续性的优化指标,基于该指标,提出了一种快速的传感器资源管理算法。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效的快速分配,既跟踪了更多的目标,又保持了跟踪的连续性。     

Rényi信息增量和协方差联合控制的多传感器管理算法

针对目标跟踪中雷达组网场景下多传感器管理问题,结合Rényi信息增量和协方差两种算法各自特性,利用并行处理的思想提出了一种基于Rényi信息增量和协方差联合控制的传感器管理算法。在具体仿真设计环节,分为传感器跟踪能力大于目标数和传感器跟踪能力小于目标数两种场景。仿真结果表明该算法在单目标匀速、多目标匀加速等多数场景下能够对目标进行有效跟踪,同时降低了传感器的切换频率,具有更好的实时性。     

一种基于PDA滤波的多传感器管理算法

由于传感器资源或计算资源的限制,监视系统在跟踪多目标时通常不能同时为每个目标分配所有的传感器.因此,希望在满足目标跟踪性能的前提下尽可能使用较少的传感器.针对PDAF目标跟踪算法的特点,选用目标状态估计协方差的期望作为性能度量,提出了一种基于协方差控制的传感器算法.该算法通过为每个目标选择恰当的传感器组合来实现多传感器对多目标的分配.     

《火力与指挥控制》投稿须知

正《火力与指挥控制》是陆、海、空三军火力控制、指挥控制领域内综合性的学术(专业)期刊。为大16开本,月刊,在国内外公开发行。刊登内容:国内外火力控制、指挥控制技术及有关高新技术发展动态的综合性文章;各类火控系统、战术指挥控制系统及战场数字化信息系统总体设计、系统设计、作战效能评估、仿真建模方法的理论研究论文;新原理、新技术和新工艺在火力控制、指挥控制系统中的应用;火力控制、指挥控制系统工程设计,如:目标探测、跟踪与识别、瞄准稳定、多传感器数据融合、战场移动通信、定位定向,以及系统可