基于一致性贝叶斯估计的水下目标跟踪算法研究

发布时间：2020-03-19 08:59

【摘要】：目标跟踪是水声传感器网络应用研究的一个重要课题,水下目标跟踪系统旨在通过传感器节点与目标的通信,以实现水下目标的精确定位和持续跟踪,对提高我国海洋观测能力和维护海洋权益具有重要的现实意义。然而,水下环境的不确定性,传播时延,高能量消耗和强噪声干扰特性使得目标跟踪更具挑战性。本文首先利用水声传感器网络节点获取目标位置,并在此基础上研究了水下移动目标的跟踪问题。本文的主要研究工作如下:1、对贝叶斯定理及相关内容作了简单论述,并通过构建目标的动态方程和传感器节点的测量方程将贝叶斯滤波应用到目标跟踪中,同时考虑在时钟同步情况下,针对一般的目标跟踪问题,设计了单贝叶斯算法以有效的跟踪目标。2、针对时钟同步下水下环境的不确定性以及强噪声干扰问题,设计了单节点贝叶斯算法以提高传感器节点检测目标的置信度,通过与设定的目标概率阈值比较以确定传感器节点检测到目标的存在性。并在此基础上,设计了同步时钟下基于一致性贝叶斯的水下目标跟踪算法,以降低测量误差,提高水下移动目标的跟踪精度。3、针对传感器节点和目标之间的时钟异步问题,首先构建异步时钟模型,包括时钟漂移和时钟偏移,并在此基础上,在位置获取阶段,为了消除水声弱通信引起的异步时钟对定位的影响,利用传感器网络节点设计了异步定位算法,以建立时钟与异步测量之间的关系,获取水下目标位置。4、针对水声传感器网络中的高能耗问题,从能量优化的角度出发,提出了一种传感器节点的占空比策略。在持续跟踪阶段,针对水下的强噪声干扰特性,通过与邻居传感器组的信息融合,设计了一致性贝叶斯算法,以提高目标跟踪精度,减少网络通信链路并延长网络寿命。
【图文】：

目标状态,后验分布

图 2-1 后验分布与目标状态之间的关系下基于单贝叶斯的目标跟踪算法考虑的是同步时钟下的目标跟踪算法，也就是目标和传标准计算。针对基于单贝叶斯估计的目标跟踪问题，验分布。因为该后验分布包含了目标状态的所有信息测量信息对目标状态做出最优估计。如上节所述，贝归的计算目标状态的方法，是通过对目标状态参数的先方程来更新目标状态。架下的目标跟踪中，，目标的动态方程决定先验概率密度定似然函数[42]，因此，贝叶斯滤波在目标跟踪中的应函数联合作用得出的，并通过归一化处理来实现对目水下的实际环境，会根据不同的受限因素(环境噪声，不同的状态方程和测量方程。因此在本节中只考虑同

框架图,贝叶斯,目标跟踪,框架

图 2-2 目标跟踪中的单贝叶斯滤波框架真验证验证单贝叶斯滤波对目标跟踪的有效性，本节利用 MATLAB 软真。如前所述，本节是同步时钟下同步时钟下基于单贝叶斯的首先考虑跟踪目标不随时间的变化而变动，即静态目标。目标图 2-3 所示，红色圆圈表示真实目标状态，黑点表示在真实目标生的伪目标。图 2-4 表示利用单贝叶斯算法估计的目标位置。图实位置，黑点表示目标的估计位置。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P714;TP212.9;TN929.3

【参考文献】