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    基于模糊信息處理的傳感網(wǎng)系統(tǒng)中多目標跟蹤方法

    2017-07-25 09:24:59丁翠北京京北職業(yè)技術學院
    數(shù)碼世界 2017年7期
    關鍵詞:信息處理航跡傳感

    丁翠 北京京北職業(yè)技術學院

    基于模糊信息處理的傳感網(wǎng)系統(tǒng)中多目標跟蹤方法

    丁翠 北京京北職業(yè)技術學院

    傳感器組網(wǎng)推動了信息領域的發(fā)展,多目標跟蹤就是傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)中的關鍵技術。在傳感器組網(wǎng)系統(tǒng)中,多目標根據(jù)主要是根據(jù)信息融合理論,通過多個不同節(jié)點的不同層次、精度、粒度及各種數(shù)據(jù),從而獲得具有完整決策及精準估計的目標,在多目標跟蹤研究中,數(shù)據(jù)關聯(lián)是一個重點及難點內(nèi)容。本文通過模糊信息處理作為基礎,將分布式融合模型作為框架,對傳感網(wǎng)系統(tǒng)中的多目標跟蹤的方法進行了介紹。多目標追蹤主要是根據(jù)傳感網(wǎng)系統(tǒng)實現(xiàn)跟蹤處理流程的創(chuàng)建,從而能夠滿足信息融合的實際需求。

    模糊信息處理 傳感網(wǎng)系統(tǒng) 多目標追蹤

    分布式傳感器組網(wǎng)過程中的信息融合就是通過多傳感器的不同層次、精度、分辨率等,使獲得的估計及決策更加精準及完整。目標的跟蹤在雜波環(huán)境中是不確定的,所以信息融合的重點問題就是多目標跟蹤。在進行傳感器系統(tǒng)創(chuàng)建過程中,因為存在多種問題,并且跟蹤未知數(shù)不確定,所以導致不能夠對精準的來源進行觀測,使數(shù)據(jù)在關聯(lián)過程中具有不確定性。時間的不同,傳感器節(jié)點的目標運動就具備不同的狀態(tài),那么目標觀測的創(chuàng)建也存在各種不同,從而限制了運動模型。數(shù)據(jù)關聯(lián)與傳感網(wǎng)系統(tǒng)具有密切的聯(lián)系,基于此,本文就以模糊處理為基礎,對傳感網(wǎng)系統(tǒng)中基于模糊信息處理的多目標跟蹤方法進行分析。

    1 基于異類傳感器模糊航跡開始

    在多目標跟蹤過程中具有不確定性,主要包括觀測的設備性能、環(huán)境及對象三種。簡單來說,觀測的對象也就是目標的運動數(shù)量及模型,在目標跟蹤的過程中傳感器及節(jié)點數(shù)據(jù)也不確定,要想解決這些問題,能夠通過模糊理論實現(xiàn),在目標追蹤過程中,模糊信息處理能夠解決其中缺乏先驗信息、不準確等問題。

    將傳感器節(jié)點層、紅外傳感器及二維雷達相互結合,是平臺的抗干擾、生存及跟蹤精度都有效提高。因為異類傳感器的測量空間、系統(tǒng)誤差等都各不相同,所以不同緯度的航跡開始觀測較難。要想解決這一問題,可以直接從異類傳感器中得出分量,以同個時間中不同目標的關系,對在同時間觀測到的緯度進行分類及合成,之后進行合成,從而實現(xiàn)基于異類傳感器模糊航跡的開始。

    2 觀測-航跡關聯(lián)

    觀測-航跡關聯(lián)的主要方式就是聯(lián)合概率數(shù)據(jù),通過關聯(lián)門限將不可行的假設消除,創(chuàng)建目標及可行假設關聯(lián)。此種方法只能夠適用于關聯(lián)觀測,為了能夠對目標運動及歷史信息進行觀測,可以對其進行重構,提出GJPDA的方式。為了能夠充分使用這些信息,GJPDA以模糊觀測s及統(tǒng)計觀測z兩者進行了不確定度量的定義:

    σ(k)表示第l類觀測統(tǒng)計的標準差;H(p)表示第l類觀測統(tǒng)計的熵;σ1(k)表示第l類模糊觀測的標準差;H1(u)表示第l類模糊觀測的模糊熵。

    3 航跡-航跡關聯(lián)

    航跡-航跡關聯(lián)中,要求傳感器平臺各不相同,但是要實現(xiàn)其中目標是否是相同的判斷,將其作為實現(xiàn)多目標跟蹤的基本內(nèi)容。以數(shù)據(jù)從底到高的傳輸,航跡的關聯(lián)主要包括局部及傳感器兩種方式。因為傳感器系統(tǒng)中的分布范圍較廣,數(shù)量也較多,所以節(jié)點的處理要通過大量的數(shù)據(jù)實現(xiàn)。但是節(jié)點通信及處理的能力有限,所以要求航跡處理能力較高。

    航跡-航跡的關聯(lián)一般通過單次關聯(lián)的實現(xiàn)進行,這種方式一次只能夠評估一個局部狀態(tài),為了進一步的提高航跡-航跡關聯(lián)的質量,就要更新航跡實現(xiàn)。那么就約束了更新航跡的時間,并且不能夠在多局部節(jié)點中使用。在實際應用過程中,航跡數(shù)據(jù)都是通過報文的方式從低到高傳輸?shù)模粭l報文中的局部估計只有一個。節(jié)點相鄰并且局部狀態(tài)同源的狀態(tài)表示為子航跡,以此對通過單次關聯(lián)方式進行更新及優(yōu)化,得出基于航跡-航跡的關聯(lián)方式。

    因為傳感器的類型不同,那么其虛警率及分辨率對航跡的影響也各有不同。在模糊航跡關聯(lián)中,航跡-航跡的關聯(lián)通過以下表示:

    t及T分別為子航跡及航跡,μ表示為模糊關聯(lián)的因子,w表示為航跡-航跡關聯(lián)過程中的加權系數(shù)。

    4 機動目標跟蹤方式

    將多目標跟蹤的數(shù)量作為基礎,從而得出兩種機動跟蹤的方式,分別為多機動及單機動。在實際的跟蹤過程中,因為目標的運動狀態(tài)是不確定的,并且針對單機動目標,提出基于模糊邏輯的濾波器,示為:

    基于模糊邏輯的濾波器能夠通過模糊系統(tǒng)的設計,同時對航向角及殘差的變化進行觀測,并且將其作為輸入,只適應對衰減因子進行調(diào)整,以此能夠在統(tǒng)計特性不確定的基礎上實現(xiàn)目標的跟蹤。

    5 結束語

    分布式多傳感組網(wǎng)過程中,多目標跟蹤方式和傳感網(wǎng)系統(tǒng)及數(shù)據(jù)具有密切的關系,并給傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點是根據(jù)傳感網(wǎng)類型及性能實現(xiàn)的,所以其也與傳感網(wǎng)融合算法性能息息相關。那么就要將傳感器網(wǎng)絡作為基礎,要全面對數(shù)據(jù)特性進行分析,從而針對性的設計多目標的跟蹤算法。

    [1]范恩.基于模糊信息處理的傳感網(wǎng)系統(tǒng)中多目標跟蹤方法[D].西安電子科技大學,2015

    [2]范恩,謝維信,劉宗香,等.傳感器組網(wǎng)中基于模糊信息處理的多目標跟蹤[J].指揮信息系統(tǒng)與技術,2014,5(6):15-21

    [3]王強.基于視覺傳感網(wǎng)絡的目標跟蹤系統(tǒng)設計[J].現(xiàn)代電子技術,2016,39(8):88-91

    丁翠(1984-),女,碩士學位,講師,主要研究領域為信號與信息處理,無線通信網(wǎng)絡。

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