[發(fā)明專利]節(jié)點(diǎn)自定位與目標(biāo)跟蹤同時(shí)進(jìn)行的分布式算法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310368043.0
• 申請日: 2013-08-21
• 公開（公告）號(hào): CN103476110A
• 公開（公告）日: 2013-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姜向遠(yuǎn);張煥水
• 申請（專利權(quán)）人: 中國石油大學(xué)(華東)
• 主分類號(hào): H04W64/00
• 分類號(hào): H04W64/00
• 代理公司: 北京眾合誠成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11246
• 代理人: 龔燮英

1.節(jié)點(diǎn)自定位與目標(biāo)跟蹤同時(shí)進(jìn)行的分布式算法，其特征在于，設(shè)置若干簇頭節(jié)點(diǎn)位置已知，若干普通節(jié)點(diǎn)未知，并設(shè)置存在移動(dòng)目標(biāo)，所述移動(dòng)目標(biāo)在整個(gè)區(qū)域內(nèi)隨機(jī)運(yùn)動(dòng)，同時(shí)設(shè)置將整個(gè)區(qū)域被隨機(jī)劃分為M個(gè)子區(qū)域，具體包括以下步驟：

步驟100：針對各簇頭節(jié)點(diǎn)和普通節(jié)點(diǎn)的特定信號(hào)傳輸環(huán)境分別進(jìn)行非完全觀測下路徑損耗模型參數(shù)估計(jì)；

步驟101：在簇頭節(jié)點(diǎn)上基于多元假設(shè)檢驗(yàn)進(jìn)行分布式目標(biāo)粗定位；

步驟102：在普通節(jié)點(diǎn)上基于分布式濾波進(jìn)行目標(biāo)精確定位；

步驟103：在普通節(jié)點(diǎn)上設(shè)置與目標(biāo)跟蹤同時(shí)進(jìn)行自定位。

2.如權(quán)利要求1所述的節(jié)點(diǎn)自定位與目標(biāo)跟蹤同時(shí)進(jìn)行的分布式算法，其特征在于，所述步驟100中，所述非完全觀測下路徑損耗模型參數(shù)估計(jì)是通過預(yù)定信息準(zhǔn)則篩選最優(yōu)路徑損耗模型，并應(yīng)用預(yù)定算法估計(jì)模型參數(shù)以消除非完全觀測數(shù)據(jù)中的截?cái)嗾`差、舍入誤差以及非視距誤差的影響。

3.如權(quán)利要求1所述的節(jié)點(diǎn)自定位與目標(biāo)跟蹤同時(shí)進(jìn)行的分布式算法，其特征在于，所述步驟101中采用分布式的序列定位算法，具體步驟為：

步驟1010：對多個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行感知；

步驟1011：對多個(gè)對簇頭節(jié)點(diǎn)設(shè)置相互通信；

步驟1012：對多個(gè)對簇頭節(jié)點(diǎn)設(shè)置假設(shè)檢驗(yàn)。

4.如權(quán)利要求3所述的節(jié)點(diǎn)自定位與目標(biāo)跟蹤同時(shí)進(jìn)行的分布式算法，其特征在于，所述步驟101之后還執(zhí)行步驟101A：分析分布式序列定位算法的收斂性和精度，并針對定位精度、非完全觀測引入誤差及定位系統(tǒng)規(guī)模的因素，消除對所述分布式序列定位算法復(fù)雜度的影響。

5.如權(quán)利要求1所述的節(jié)點(diǎn)自定位與目標(biāo)跟蹤同時(shí)進(jìn)行的分布式算法，其特征在于，所述步驟102的具體步驟為：在所述粗定位選定任一子區(qū)域，使用擴(kuò)展卡爾曼濾波或粒子濾波進(jìn)行目標(biāo)精確定位。

6.如權(quán)利要求1所述的節(jié)點(diǎn)自定位與目標(biāo)跟蹤同時(shí)進(jìn)行的分布式算法，其特征在于，所述步驟103的具體步驟為：使用在線的分布式預(yù)定算法或迭代極大似然算法估計(jì)普通節(jié)點(diǎn)的自身位置，并分析算法的收斂性。

7.如權(quán)利要求1所述的節(jié)點(diǎn)自定位與目標(biāo)跟蹤同時(shí)進(jìn)行的分布式算法，其特征在于，設(shè)置所述簇頭節(jié)點(diǎn)與所述普通節(jié)點(diǎn)分別通過不同能級(jí)與移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行通信，且兩類節(jié)點(diǎn)的采樣序列不同。