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本课题来源于兵器工业集团和我校的协同创新项目“××多传感器协同感知技术研究”,是国防“十三五”规划的基础预研课题,旨在解决多传感器协同探测技术中的部署和跟踪问题,使多传感器在目标区域环境下发挥群体优势,达到合理、健全的协同机制,从而更好的实现对目标区域信息的采集、感知和处理。随着科技和信息化的不断发展,单一和分立的传感器已不能满足工程应用的实际需求,多传感器网络作为新兴的信息获取手段应运而生,其中多传感器协同探测技术属于多传感器网络的一个重要分支,已经在工业、军事、环境、医疗、交通等研究领域得到了广泛的应用。论文主要研究协同探测的部署和目标跟踪问题,首先对多传感器协同探测技术中的部署问题进行数学建模,并采用一种面向多传感器协同部署的粒子群算法(PSO)进行求解,实现各个传感器的协同合作,在保证重点区域优先探测的前提下,有效的提高了多传感器探测区域的覆盖率,减少了传感器布局中不必要的浪费,实现对目标区域环境的有效覆盖;其次,对多传感器网络的目标跟踪问题进行建模,给出了均匀分配的目标跟踪方案,采用一种面向目标跟踪的遗传算法(GA)求解问题,有效的提高了多传感器的目标跟踪性能;最后论文给出了基于C++多传感器协同探测的仿真平台系统。本论文的主要研究内容如下:(1)详细的阐述了传感器及多传感器网络的概念,并对多传感器网络的部署和目标跟踪问题的国内外现状进行总结,给出了协同探测的工作架构、原理及优点。(2)针对多传感器协同探测的部署问题,论文给出了一种基于离散化思想对目标区域环境进行了网格化,利用矩阵形式对多传感器部署问题中的环境约束、探测能力、重点区域优先探测以及传感器节点部署进行了描述,建立了优化问题的数学模型,并以粒子群算法进行优化,给出了仿真结果。(3)在研究协同探测传感器目标跟踪的问题上,提出了一种均匀分配的目标跟踪方法,给出了优化问题的数学模型,并使用遗传算法进行优化,通过仿真试验证明该方法的有效性。(4)研究并开发了传感器协同探测仿真系统,给出了仿真系统构建思路以及系统的效能评估方法,并利用系统平台对传感器部署进行实例演示,仿真平台结果与Matlab仿真结果基本相同。