多基站被动跟踪网络拓扑的优化及融合方法的研究

This project presents the following researches on basis of the project of the National Science Foundation for Young Scholars of China. First, through the analysis of the uncertainty of angle-only measurement origins, the PCRLB recursion formula of multi-station infrared system is derived. The candidate stations are chosen with the help of OSPA gotten by the real-time tracking estimation. Making full use of the PCRLB recursion as an objective function, this project presents the final optimization algorithm of the network topology construction of multi-station. Second, the project presents a distributed asynchronous fusion by teamwork of all the network nodes at the moment when every node receives the measurements. And the correlation between the fusion estimations will be deeply analyzed in the case of the performing overlap when small interval occurs. Third, an approach of joint bias registration, association and estimation for multi-station angle-only system is studies using expectation-maximization algorithm by two ways, which are traditional association approach based and probability hypothesis density, respectively. Fourth, this project researches the influence of the variable extinction coefficient of the transmission medium for the infrared irradiance measurement. And the measurement equation and state equation with this irradiance information are derived. Subsequently, this project researches a multi-station joint irradiance and angle measurement passive tracking algorithm. Finally, in view of the clutter disturbance and time-varying measurement sources, Random hypersurface for infrared angle-only measurement is modeled. The algorithm of multi extended target tracking using probability hypothesis density is presented. It can accurately perform the tasks of shape and state estimation. This project has important significances for the integrated command and maneuvering multi-target tracking of the shipboard defense system.

基于青年基金提出以下研究：考虑量测起源不确定性研究多基站红外被动系统PCRLB计算方法，实时参照基站目标跟踪OSPA评价遴选组网的候选基站，借助PCRLB递推作为目标函数，研究多基站网络拓扑构建的优化算法。提出以各基站为分布式融合单元，量测到达时间获得“令牌”进行融合的一种全分布式异步协同融合策略，并基于相关性分析研究小时间范围内基站处理时间交叠情况下的航迹融合。借助EM方法基于传统关联和PHD两种路线研究一种多站纯角度偏差校准、关联、估计融合一体化算法。研究传输介质的衰减可变系数对于目标红外辐射度量测影响，推导带有目标辐射度信息的状态方程和量测方程，给出多站联合辐射度测量目标被动定位方法。在存在杂波、量测源随时间发生变化的情况下，研究建立红外纯角度量测的随机超曲面模型，使用PHD实现对多扩展目标形状和状态的估计和跟踪。该项目对舰载防御系统的联合指挥和机动多目标跟踪研究将具有重要指导意义。

以红外仿生复眼传感器为基础的单基站被动式跟踪具有灵活性、隐蔽性和检测手段的多样性等特点，而利用各基站节点的局部估计开展多基站协同多目标定位方法的研究，可扩展跟踪系统的时空覆盖范围，显著增强系统的信息利用率和可靠性。本课题对于多基站被动跟踪网络拓扑构建和多目标跟踪融合策略进行了深入的研究工作，主要研究成果有：(1) 分别基于后验克拉美罗下界（PCRLB），基于多目标概率密度的贝叶斯递推，基于多任务准则的优化，基于压缩感知等理论工具，提出了一系列多基站网络拓扑的构建方法。同时，在部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）的理论框架下，基于各类相对熵测度全面研究了传感器控制方法，并基于多任务规划建立了多基站传感器控制的决策支持系统。(2)研究了适合多基站协同工作方式下的异步融合方法，给出一种方便基站参与布站优化和实时数据交互的全分布式异步融合策略，并考虑到小时间范围内基站融合处理时间的交叠，利用广义协方差交叉融合算法（GCI）给出多基站被动跟踪分布式融合策略。(3)考虑到传感器偏差、数据关联、状态估计在多目标跟踪中的紧密联系，研究给出了基于传统关联方法和基于有限集统计理论(FISST)的偏差校准、关联、估计融合一体化算法。(4)项目利用被动跟踪中的辅助量测信息，给出了基于目标辐射度参与跟踪融合的方法，同时利用压缩感知（CS）技术给出了一种波达方向（DOA）目标跟踪方法，它们提升了被动跟踪的可靠性，为进一步改善多基站估计融合的效果提供了支持。(5)对多扩展目标和群目标的跟踪方法进行了深入研究，利用随机超曲面建模（RHM）方法，给出了具有不规则形状多扩展目标跟踪方法，并建立了多扩展目标形状估计的评价体系。.该项目取得了一些比较有价值的理论研究成果，在学术论文发表、人才培养和学科基地建设等方面都取得了一定的成绩。此外，项目的研究成果在工程实践中也具备良好的应用前景，对舰载防御系统的联合指挥和机动多目标协同定位跟踪具有重要的参考意义。