受限环境下特种作战小组合作定位方法研究

发布时间：2020-07-22 19:37

【摘要】：特种作战在地区冲突、突发性事件等小规模作战中起着至关重要的作用。为了解决特种作战小组队员在卫星信号受限(GNSS-challenged)环境中的定位问题,本文提出了一种新型定位方法——全源信息融合的合作定位(以下简称全源合作定位)。全源合作定位相比传统合作定位方法,不仅利用距离信息进行合作定位,还融合了其他如运动信息、多普勒信息等多种信息。全文首先针对多信息源的环境特点,提出基于贝叶斯估计的全源合作定位框架;然后用参数信息模型表示单一高斯分布、两个高斯混合分布、单一环形分布、香蕉状分布这四种节点分布类型下的位置分布,得到位置的预测模型;其次在信任度传播(Belief Propagation)网络基础上,通过信息融合算法,融合伪距信息、载波相位信息、邻居距离信息、多普勒信息和到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)这五种信息,以校正位置预测模型;最后通过仿真实验,分别评估了参数信息模型的准确度和信息融合模型的有效性,验证了全源合作定位方法的性能。仿真结果表明,全源合作定位方法可以满足卫星信号受限环境中特战队员的基本定位需求。同时,全源合作定位方法还适合其他场景下多节点的合作定位,比如无人机集群定位问题,使得全源合作定位方法具有良好的发展前景。
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：E11
【图文】：

图 1.1 三个锚节点定位未知节点的研究问题就是，在受限环境下如何通过融合全，并分析其性能。具体的，本文基于合作定位方题：境中节点的模糊位置如何表示？，节点可以利用来自卫星、已定位锚节点、基站息进行定位，但是由于锚节点位置不确定性和测个准确的位置点，而是不规则区域。具有不规则定位节点进行定位，那么如何用一种通用形式的程中的不规则区域是一个关键问题。本文需要确估计是什么形状，都能用位置分布表达式准确的何融合其他节点的模糊位置信息以更新自身位置他节点的模糊位置信息后，需要将这些模糊位置置。在上一步中确定的位置分布数学表达式，需要达式，因为每个节点的位置分布表达式需要广播

图 2.1 贝叶斯估计过程贝叶斯估计的建模过程包括下列六个步骤：1、系统状态的建模：我们首先对节点可能的物理状态进行精确建模。通常可将状态表示为如下矢量： 其中 x,y,z 表示位置， 表示速度， 表示加速度。节点所有状态的集合 称为状态空间，在多数情况下， 为下属几种情形之一： 欧几里得矢量空间（以下简称“欧式空间”）： ； 有限集： C； 混合空间： ，其中“ ”表示笛卡尔积。2、观测的数学建模：节点观测的精确建模是非常重要的步骤之一，通常把观测建模为矢量，比如节点观测到其他节点的坐标，这时观测可表示为 的矢量。将所有观测的集合 称作观测空间，它通常为欧式空间 、有限集 D或者混合空

图 2.2 贝叶斯分析过程，对于节点状态估计的贝叶斯分析过程，分为初始化观测信息后，首先使用马尔科夫密度函数进预测的状态进行校正，最后得到节点的最优状态估斯推导从 k=0 时刻开始，首先用一个初始分布对贝 要基于任何可用的先验信息，(2.14)中的 表示目先验信息较为准确， 将表现为状态 处的一多峰形态，表示有几个可能的初始状态。若先验信选为某有界区域内的均匀分布。转移密度为：

【参考文献】

相关期刊论文 前4条

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本文编号：2766262