基于TDOA/FDOA的多个同信道机动辐射源的无线传感器网络跟踪方法

发布时间：2021-06-05 21:41

　　在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）中,辐射源定位跟踪有着越来越广泛的应用。由于在无线传感器网络定位跟踪问题中,机动辐射源的运动模式更加接近实际,所以常常把机动辐射源的定位跟踪作为主要的研究问题。当然与非机动辐射源相比,机动辐射源的跟踪难度也更大。同样,在各类民用和军用应用中,跟踪多个未知机动辐射源也是一项重要任务。当两个未知辐射源发送的信号在同一个信道里,每个传感器节点会接收到来自两个辐射源的信号,在这种情况下,分离不同辐射源的TDOA/FDOA信息就会变得很困难。因此,本文将多个机动辐射源的跟踪问题作为研究对象。在单目标跟踪问题中,前人采用了扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）与交互多模式滤波器（Interacting Multiple Models, IMM）和解析中心割平面法（Analytical Center Cutting Plane Method, ACCPM）相结合的方法,来达到估计辐射源的位置速度信息以及模式状态转移概率矩阵（Transition Probability Matrix, T... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 无线传感器网络概述
    1.2 无线传感器网络中定位跟踪问题的研究现状
    1.3 本文的主要贡献
    1.4 论文的内容安排
第二章 基于联合EKF-IMM算法及加权解析中心割平面法的单辐射源跟踪方法
    2.1 系统模型
    2.2 基于TDOA/FDOA观测值的EKF-IMM算法
        2.2.1 基于TDOA观测值的基状态估计
        2.2.2 基于FDOA观测值的基状态估计
        2.2.3 EKF-IMM算法
    2.3 TPM的ML估计
        2.3.1 问题建模
        2.3.2 加权ACCPM
    2.4 本章小结
第三章 基于TDOA/FDOA的两个未知同信道机动辐射源的跟踪方法
    3.1 系统模型
    3.2 问题描述
    3.3 基于联合模式转移概率矩阵估计的多辐射源跟踪方法
        3.3.1 联合模式转移概率矩阵的估计
        3.3.2 联合模式似然函数,联合模式转移概率与联合模式概率
    3.4 联合模式转移概率似然函数的数学描述
    3.5 联合模式转移概率最大似然估计的求解
    3.6 扩展至三个及三个以上辐射源跟踪问题
    3.7 本章小结
第四章 仿真结果与分析
    4.1 仿真情景一
    4.2 仿真情景二
    4.3 仿真情景三
    4.4 仿真情景四
    4.5 仿真情景五
    4.6 仿真情景六
    4.7 本章小结
第五章 结束语
参考文献
致谢
作者简介
附录A


【参考文献】：
期刊论文
[1]无线传感器网络的研究现状及发展趋势[J]. 赵宏程,王旭阳,王野,朱春水.  科技广场. 2011(09)
[2]多站时差和多普勒频差联合定位技术[J]. 潘琴格,严盟,廖桂生.  雷达科学与技术. 2005(06)

硕士论文
[1]存在节点位置误差条件下无线传感器网络未知辐射源的稳健跟踪方法[D]. 史磊.西安电子科技大学 2013



本文编号：3212966