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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。 相似文献
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提出了一种适合于分布式多传感器数据融合的序贯航迹相关算法,对算法进行了仿真,并和最临近法进行了比较。仿真结果表明,该算法性能与传统方法比有很大改善。 相似文献
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分析了标准kalman滤波(KF)和自适应kalman滤波(AKF)的原理,通过仿真实验,对两种滤波算法的性能进行比较.结合各种声纳的探测特性和水下目标的特点,建立了舰艇编队的数据融合方案.选用简单凸组合融合算法作为舰艇编队协同反潜的航迹融合算法,将多声纳融合系统的融合结果和简单交叉定位算法进行了比较研究.仿真实验结果表明:自适应kalman滤波比标准kalman滤波具有更好的目标跟踪性能,多声纳融合结果较简单交叉定位结果的性能有大幅度提高,所选用的融合算法航迹能够较好的与真实航迹吻合. 相似文献
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现代监视系统经常利用多物理分布的不同类型的传感器,提供对目标的辅助和重叠作用范围。为生成目标航迹和估计,传感器数据需要加以融合。虽然集中式处理方法在理论上是最佳的,但把融合操作分布到多个处理节点有很多优点。本文讨论了分布式融合结构,每个节点处理它自己的一组传感器数据并与其他节点进行通信以改进估计。引入信息图形作为模拟分布式融合系统的信息流和发展算法的一种方法。目标跟踪融合包含两种主要操作方式:估计和互连。基于信息图形的分布式估计算法用于任意融合结构并与线性和非线性分布估计结果有关。根据跟踪到跟踪互连似然估计,讨论了分布式数据互连问题。介绍了两种流行跟踪算法的分布式方式(联合概率数据互连和多假设跟踪)并给出应用实例。 相似文献
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为设计和验证主动防护系统的分布式火控原理和算法,设计了主动防护系统分布式火控验证平台。根据主动防护系统的攻击原理和功能要求,构造了完整的硬件结构和软件架构,给出了详细的仿真流程,并对系统中涉及的各关键技术进行了分析和建模。最后,整个系统采用面向对象的程序设计方法和虚拟现实技术,实现了数字化的主动防护系统分布式火控仿真系统平台。该平台能够在虚拟作战场景中模拟真实的作战场景,能够有效地再现主动防护系统对目标的打击过程,也为主动防护系统的分布式火控原理验证和功能测试提供了技术手段。 相似文献
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引用模糊综合决策的思想,提出一种新的分布式航迹相关算法.文中论述了多因素模糊综合评判的基本模型,详细讨论了合成运算模型的选择,重点研究了模糊综合航迹关联准则,并通过仿真将它与两种经典方法进行了比较.仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔及机动航迹较多的场合,模糊航迹关联算法的性能明显优于传统方法,其正确关联率比传统方法提高了大约35%. 相似文献
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本文考虑了杂波环境下机动目标的多雷达跟踪问题,提出了一种分布式联合估计算法。子站独立于总站,并单独跟踪,把当地估计结果周期地传送给总站,由总站进行合并,得出基于所有子站量测的全局估计。数字仿真表明,分布式联合、估计算法在各种性能指标上都优于单站跟踪算法。 相似文献