[發明專利]一種基于隨機集理論的分布式融合方法

在審

• 申請號: 201510070611.8
• 申請日: 2015-02-10
• 公開（公告）號: CN104680002A
• 公開（公告）日: 2015-06-03
• 發明（設計）人: 易偉;王佰錄;李溯琪;楊亞;崔國龍;孔令講;楊曉波
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 張楊

1.一種隨機集理論下分布式融合方法，它包括以下步驟：

步驟1、選定多傳感器融合準則：

πω(Xk|Z1k,Z2k)=π1(Xk|Z1k)ω1π2(Xk|Z2k)ω2∫π1(Xk|Z1k)ω1π2(Xk|Z2k)ω2δXk]]>

其中，表示第s(s＝1,2)的個傳感器k時刻的后驗概率分布；表示融合后的后驗概率密度分布；X表示目標狀態集合X＝{x₁,…,x_n}，x_n表示第n個目標的狀態；Z表示傳感器的量測集合；ω_s表示該融合準則的參數，滿足0≤ω_s≤1,ω₁+ω₂＝1，這個參數決定了其相應后驗合分布在融合時的權重，δ表示集合變量的微分符號；

步驟2、各傳感器接收回波信號，并采用多目標伯努利濾波器進行本地濾波，由此各傳感器得到的本地后驗概率密度分布都為多目標伯努利分布；

πs({x1,···,xn})=Πis=1Ms1-rsisΣ1≤is1≠···≠isn≤MsΠj=1npsisj(xj)rsisj1-rsisj,s=1,...,S]]>

其中，M_s為第s個傳感器伯努利分量個數；表示第s個傳感器第i伯努利分量的存在概率，為其相應的概率密度函數；S為傳感器個數。

步驟3、定義為分數階指數次冪和稱為實數的分數階指數次冪的求和；設目標間的狀態是分離的，將各傳感器的多目標伯努利分布的分數階指數次冪的形式：

πs({x1,···,xn})ωs=(Πis=1Ms1-rsisΣ1≤is1≠···≠isn≤MsΠj=1npsj(xj)rsisj1-rsisj)ωs]]>

化簡得到實數的分數階指數次冪的求和的形式：

πs({x1,···,xn})ωs≈(Πis=1Ms1-rsis)ωsΣ1≤is1≠···≠isn≤Ms(Πj=1npsj(xj)rsisj1-rsisj)ωs]]>

步驟4、獲得多目標伯努利分布的廣義協方差交叉信息融合閉合表達式的閉合表達式；

4.1、將廣義協方差交叉信息融合表達式的分母項定義為一常數K；

4.2、將步驟2得到的傳感器1和傳感器2的多目標伯努利分布式帶入廣義協方差交叉信息融合表達式的分子項，獲得廣義協方差交叉信息融合表達式分子項的閉合表達式；

π1({x1,···,xn})ω1π2({x1,···,xn})ω2≈(Πi1=1M11-r1i1)ω1(Πi2=1M21-r2i2)ω2Σ1≤i11≠···≠i1n≤M1Σ1≤i21≠···≠i2n≤M2(Πj=1np1j(xj)r1i1j1-r1i1j)ω1(Πj=1np2j(xj)r2i2j1-r2i2j)ω2]]>

步驟5、建立傳感器1到傳感器2的假設航跡映射關系集合；

步驟6、利用步驟5建立的假設航跡映射集合，將步驟4得到的閉合表達式轉換成非標號版本的δ-廣義多目標伯努利分布；

步驟7、通過對非標號版本的δ-廣義伯努利分布進行集合積分，利用積分為1的特點，獲得常數項K的閉合形式表達式，并將其代入步驟6的非標號版本的δ-廣義伯努利分布；

步驟8、利用多目標伯努利分布與δ-廣義伯努利分布的一階統計特性相匹配特點，將步驟6得到的δ-廣義伯努利分布近似為多目標伯努利分布，該分布為傳感器1和傳感器2的融合多目標伯努利分布；

步驟9、采用與步驟4～步驟8相同的方法將傳感器1和傳感器2的融合多目標伯努利分布與傳感器3的多目標伯努利分布進行融合；按照該方法進一步融合后序所有傳感器的多目標伯努利分布；

步驟10、利用序列蒙特卡洛方法實現步驟9得到的多目標伯努利分布分布式融合算法。

通過上面的步驟，就可以得到基于廣義協方差交叉信息融合準則的多目標伯努利分布式融合的閉合表達式,并可以實現多目標伯努利分布分布式融合。

2.如權利要求書1所述的一種隨機集理論下分布式融合方法，其特征在于所述步驟5的具體步驟為：

5.1建立傳感器1到傳感器2的假設航跡映射關系；定義映射函數該映射函數為一一映射的單映射函數；

其中M₁和M₂分別表示多目標伯努利分布1和2的伯努利分量的個數，每個伯努利分量表示一個假設航跡，不失一般性假設M₁≤M₂；表示所有子集的集合，I為任意目標個數(≤M₁)的集合；

5.2將4.1建立傳感器1到傳感器2的所有航跡映射關系θ組成一個大集合Θ(I)。