一種基于目標(biāo)信號(hào)相對(duì)位置配對(duì)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于目標(biāo)信號(hào)相對(duì)位置配對(duì)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，通過采用比較傳感器測(cè)量信號(hào)之間的相對(duì)位置并提取相對(duì)位置模式的方法來獲得不同傳感器系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)匹配對(duì)的方法，并給出了一種改進(jìn)的適用于傳感器目標(biāo)信號(hào)關(guān)聯(lián)的匹配算法以及傳感器偏差的估計(jì)方法。該方法建立傳感器偏差模型，并給出了傳感器目標(biāo)信號(hào)間以及不同傳感器之間的相對(duì)位置的表達(dá)式，通過尋找不同傳感器之間相對(duì)位置的最大匹配對(duì)的方法，可以找到一對(duì)不同傳感器對(duì)應(yīng)的目標(biāo)信號(hào)配對(duì)點(diǎn)，并得到一個(gè)較為粗糙的偏差估計(jì)，通過這個(gè)偏差估計(jì)，可以找到剩余的傳感器信號(hào)間的目標(biāo)匹配對(duì)，完成不同目標(biāo)信號(hào)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)并得到一個(gè)較為精確的偏差估計(jì)的結(jié)果。
【專利說明】一種基于目標(biāo)信號(hào)相對(duì)位置配對(duì)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及傳感器網(wǎng)絡(luò)，信號(hào)處理，多傳感器融合以及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的多個(gè)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于目標(biāo)信號(hào)相對(duì)位置配對(duì)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]本發(fā)明的應(yīng)用背景在于:
[0003]多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)廣泛使用于多傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)是現(xiàn)代多傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的一個(gè)重要問題，通過利用不同傳感器的冗余信息，多傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相比于傳統(tǒng)的單傳感器系統(tǒng)擁有更好的性能(參見文獻(xiàn)[1]D.L.Hall and J.Llinas.Handbook of Multisensor Data Fusion Boca Raton, FL: CRC Press, 2001.)。多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)目的在于確定不同傳感器觀測(cè)到的若干測(cè)量信號(hào)是否來源于同一個(gè)目標(biāo)。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中的不同傳感器觀測(cè)同一目標(biāo)信號(hào)時(shí)，同一目標(biāo)在不同傳感器上建立的測(cè)量信號(hào)必定因?yàn)槠湮锢韥碓炊哂心撤N相似的特征，但是與此同時(shí)，由于雜波的干擾以及傳感器自身性能的不穩(wěn)定，可能導(dǎo)致傳感器的測(cè)量信號(hào)的特征不完全相同(參見文獻(xiàn)[2]J.Llinas1E.Waltz.Multisensor Data Fusion Boston, MA:Artech House, 1990)。多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)即是利用測(cè)量信號(hào)的相似特征，來判定這些特征不完全相同的測(cè)量信號(hào)是否來自同一目標(biāo)并消除雜波以及傳感器自身性能對(duì)于關(guān)聯(lián)結(jié)果的影響。
[0004]相關(guān)的現(xiàn)有技術(shù)的分析如下:
[0005]方案一
[0006]方案名稱:全局最近鄰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法(GNN)(參見文獻(xiàn)[3]S.Blackman andR.Popol1.Design and Analysis of Modern Tracking Systems.Boston,MA:ArtechHouse, 1999.,以及參見文獻(xiàn)[4]Ρ.Konstantinova, A.Udvarev, and T.Semerdjiev.A Studyof a Target Tracking Algorithm Using Global Nearest Neighbor Approach, inProceedings of the International Conference on Computer Systems and Technologies (CompSysTech03), 2003.)
[0007]算法思想:全局最近鄰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法首先需要估計(jì)不同傳感器之間的偏差以期消除偏差對(duì)于關(guān)聯(lián)結(jié)果的影響，然后形成基于目標(biāo)統(tǒng)計(jì)距離的代價(jià)函數(shù)的關(guān)聯(lián)矩陣，通過不同優(yōu)化方法，求解該關(guān)聯(lián)矩陣的最優(yōu)解，從而找到不同傳感器測(cè)量目標(biāo)信號(hào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
[0008]算法缺點(diǎn):全局最近鄰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法需要估計(jì)不同傳感器之間的偏差，而這在實(shí)際中是難以實(shí)現(xiàn)的。此外，在密集目標(biāo)信號(hào)或多雜波干擾環(huán)境下，其關(guān)聯(lián)結(jié)果錯(cuò)誤率較高。
[0009]方案二
[0010]方案名稱:全局最近模式的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法(GNP)(參見文獻(xiàn)[5]M.Levedahl.An Explicit Pattern Matching Assignment Algorithm, in Proceedings ofSPIE, vol.4728，2002.pp.461-469.)
[0011]算法思想:全局最近模式的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法通過將傳感器的偏差以及漏檢率，誤警率等傳感器性能參數(shù)引入目標(biāo)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)距離代價(jià)函數(shù)，通過最大似然函數(shù)估計(jì)的方法計(jì)算每一種可能關(guān)聯(lián)假設(shè)下的偏差。通過消除估計(jì)偏差影響后，形成代價(jià)關(guān)聯(lián)矩陣，求解該關(guān)聯(lián)矩陣的最優(yōu)解，從而找到不同傳感器測(cè)量目標(biāo)信號(hào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
[0012]算法缺點(diǎn):這種方法的算法復(fù)雜度很高，當(dāng)目標(biāo)信號(hào)的數(shù)量增加時(shí)，該方法的復(fù)雜度會(huì)極具上升。
[0013]方案三
[0014]方案名稱:基于目標(biāo)信號(hào)的模糊參考拓?fù)涞臄?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法(參見文獻(xiàn)[6]Y.Shi,Y.Wang, X.M.Shan.A Novel Fuzzy Pattern Recognition Data AssociationMethod for Biased Sensor Datain Information Fusion,2006.FUS10N06.9thInternational Conference on.2006, pp.1-5.,以及參見文獻(xiàn)[7]X.J.Du, Y.Wang, X.M.Shan.Track—to—Track Association using Reference Topology in the Presence ofSensor Bias.1n Proc.2010International Conf.0n Signal Processing.pp.2196-2201.)
[0015]算法思想:基于目標(biāo)信號(hào)的模糊參考拓?fù)涞臄?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法通過提取一種模糊參考拓?fù)涞姆椒ㄗ鳛槟繕?biāo)信號(hào)的特征，并且定義了一種包含有傳感器性能的參數(shù)的代價(jià)函數(shù)來形成目標(biāo)信號(hào)的關(guān)聯(lián)矩陣，通過求解該關(guān)聯(lián)矩陣的最優(yōu)解，從而找到不同傳感器測(cè)量目標(biāo)信號(hào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。[0016]算法缺點(diǎn):基于目標(biāo)信號(hào)的模糊參考拓?fù)涞臄?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法較易受到傳感器漏檢的影響，并且這種方法容易受到參數(shù)設(shè)置的影響，該算法的復(fù)雜度較高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0017]本發(fā)明目的為:1)能夠消除傳感器偏差對(duì)于關(guān)聯(lián)結(jié)果的影響。2)相對(duì)于傳統(tǒng)方法，這種方法整體性能上有所提升。3)關(guān)聯(lián)算法的運(yùn)算速度滿足實(shí)時(shí)要求。
[0018]本發(fā)明技術(shù)方案為:一種基于目標(biāo)信號(hào)相對(duì)位置配對(duì)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，該方法建立傳感器偏差模型，并給出了傳感器目標(biāo)信號(hào)間以及不同傳感器之間的相對(duì)位置的表達(dá)式，通過尋找不同傳感器之間相對(duì)位置的最大匹配對(duì)的方法，能夠找到一對(duì)不同傳感器對(duì)應(yīng)的目標(biāo)信號(hào)配對(duì)點(diǎn)，并得到一個(gè)較為粗糙的偏差估計(jì)，通過這個(gè)偏差估計(jì)，能夠找到剩余的傳感器信號(hào)間的目標(biāo)匹配對(duì)，完成不同目標(biāo)信號(hào)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)并得到一個(gè)較為精確的偏差估計(jì)的結(jié)果，具體流程如下
[0019]1、傳感器偏差模型
[0020]假設(shè)兩個(gè)不同的傳感器系統(tǒng)A和B，在整個(gè)觀測(cè)區(qū)域中觀測(cè)N個(gè)目標(biāo)，其中傳感器系統(tǒng)A觀測(cè)到m個(gè)目標(biāo)信號(hào)，而傳感器系統(tǒng)B觀測(cè)到η個(gè)目標(biāo)信號(hào)，每個(gè)傳感器系統(tǒng)都會(huì)存在偏差以及受到雜波噪聲的影響，則傳感器系統(tǒng)偏差模型建立如下:
[0021 ] Ai = Xi + G(P) + X1-J = Ι..Μ
[0022]Bi = Xj + G(Q) + xH', j
[0023]其中Ai為傳感器A觀測(cè)到的第i個(gè)目標(biāo)信號(hào)，Bj為傳感器B觀測(cè)到的第j個(gè)目標(biāo)信號(hào)，1、,為目標(biāo)的實(shí)際位置，G(V)為傳感器系統(tǒng)的噪聲，其均值為0，協(xié)方差矩陣為V，對(duì)于
傳感器系統(tǒng)A和B，其協(xié)方差矩陣分別為P和Q，^ ^分別為傳感器系統(tǒng)A和B的偏差，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的目的在于尋找傳感器系統(tǒng)A和B觀測(cè)到的目標(biāo)信號(hào)Ai和B」之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；[0024]2、目標(biāo)信號(hào)的相對(duì)位置
[0025]假設(shè)傳感器系統(tǒng)A觀測(cè)到目標(biāo)信號(hào)i和j，則它們的狀態(tài)可以表示如下:
【權(quán)利要求】
1.一種基于目標(biāo)信號(hào)相對(duì)位置配對(duì)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，該方法建立傳感器偏差模型，并給出了傳感器目標(biāo)信號(hào)間以及不同傳感器之間的相對(duì)位置的表達(dá)式，通過尋找不同傳感器之間相對(duì)位置的最大匹配對(duì)的方法，能夠找到一對(duì)不同傳感器對(duì)應(yīng)的目標(biāo)信號(hào)配對(duì)點(diǎn)，并得到一個(gè)較為粗糙的偏差估計(jì)，通過這個(gè)偏差估計(jì)，能夠找到剩余的傳感器信號(hào)間的目標(biāo)匹配對(duì)，完成不同目標(biāo)信號(hào)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)并得到一個(gè)較為精確的偏差估計(jì)的結(jié)果，具體流程如下: (1)、傳感器偏差模型 假設(shè)兩個(gè)不同的傳感器系統(tǒng)A和B，在整個(gè)觀測(cè)區(qū)域中觀測(cè)N個(gè)目標(biāo)，其中傳感器系統(tǒng)A觀測(cè)到m個(gè)目標(biāo)信號(hào)，而傳感器系統(tǒng)B觀測(cè)到η個(gè)目標(biāo)信號(hào)，每個(gè)傳感器系統(tǒng)都會(huì)存在偏差以及受到雜波噪聲的影響，則傳感器系統(tǒng)偏差模型建立如下:
【文檔編號(hào)】H04L29/08GK103685483SQ201310632035
【公開日】2014年3月26日 申請(qǐng)日期:2013年11月29日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月29日
【發(fā)明者】凌強(qiáng), 俞昭華, 史盟釗, 李峰 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)