[發(fā)明專利]一種基于接收信號(hào)強(qiáng)度的單輻射源聯(lián)合檢測(cè)和跟蹤方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210875489.1
• 申請(qǐng)日: 2022-07-21
• 公開（公告）號(hào): CN115204236A
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁濤;魏平;高林;張花國(guó);李亮亮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06T7/277;G06N7/00;G06F17/18;G01S13/66;G01S7/41
• 代理公司: 成都點(diǎn)睛專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51232
• 代理人: 孫一峰

1.一種基于接收信號(hào)強(qiáng)度的單輻射源聯(lián)合檢測(cè)和跟蹤方法，定義單個(gè)未知輻射源位于二維區(qū)域上，目標(biāo)位置記為p＝[p_x,p_y]^T，速度記為記目標(biāo)狀態(tài)為在區(qū)域部署M個(gè)傳感器，位置記為ξ＝[ξ₁,...,ξ_M]^T,ξ_m＝[ξ_mx,ξ_my]^T，傳感器用于測(cè)量設(shè)定頻段內(nèi)的接收信號(hào)功率或者功率譜，并周期性的發(fā)送給融合中心，記觀測(cè)時(shí)長(zhǎng)為T，每一時(shí)刻傳感器的接收信號(hào)表示為：

z_m(t)＝φ(ξ_m)Af(ξ_m,p)+δ_m(t)

其中A為輻射源的功率，δ_m是誤差項(xiàng)，包括噪聲誤差、模型誤差和傳感器量化誤差；f(ξ_m,p)是輻射源到傳感器位置ξ_m之間的路徑損耗，假設(shè)路徑損耗函數(shù)f(·,·)為已知，表示為：

其中表示傳感器m的位置ξ_m到輻射源位置p之間的距離；d₀是天線遠(yuǎn)場(chǎng)參考距離；η是路徑損耗指數(shù)；φ(ξ_m)表示位置ξ_m處由障礙物導(dǎo)致的信號(hào)功率隨機(jī)衰減，定義為的陰影衰落，其值服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布；

其特征在于，所述聯(lián)合檢測(cè)和跟蹤方法包括以下步驟：

S1、采用粒子濾波方法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)陰影衰落系數(shù)的估計(jì)，用一批帶權(quán)重的粒子來(lái)近似陰影衰落系數(shù)的分布p_k(φ)，近似的方法為：采用高斯混合方法實(shí)現(xiàn)伯努利濾波器完成對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)，使用多個(gè)高斯分布來(lái)近似伯努利分布的空間概率密度函數(shù)p_k(x)，近似的方法為利用迭代貝葉斯估計(jì)框架來(lái)完成對(duì)陰影衰落系數(shù)和目標(biāo)狀態(tài)的聯(lián)合估計(jì)，首先初始化濾波器，即k＝0時(shí)，初始化陰影衰落粒子為然后初始化伯努利分布參數(shù)為π₀＝{r₀,p_o(x)}，r₀為目標(biāo)的存在概率，p₀(x)為目標(biāo)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的空間概率密度函數(shù)，用高斯混合的方式來(lái)近似，即

S2、在每一時(shí)刻下進(jìn)行伯努利濾波，即1≤k≤K時(shí)，選取陰影衰落粒子在該衰落粒子下進(jìn)行伯努利濾波，遍歷全部粒子，得到每個(gè)時(shí)刻每個(gè)粒子下的伯努利分布具體計(jì)算步驟分為預(yù)測(cè)和更新兩步：

預(yù)測(cè)：利用馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法得到陰影衰落預(yù)測(cè)粒子，即其中為過(guò)程噪聲的協(xié)方差矩陣；計(jì)算預(yù)測(cè)伯努利參數(shù)π_k|k-1(x)＝{r_k|k-1,p_k|k-1(x)}，預(yù)測(cè)存在概率計(jì)算為r_k|k-1＝p_b(1-r_k-1)+p_sr_k-1，其中r_k-1表示k-1時(shí)刻的存在概率，p_b、p_s分別表示已知的新生概率和存活概率；預(yù)測(cè)空間概率密度p_k|k-1(x)由預(yù)測(cè)部分和新生部分兩部分組成，計(jì)算為：

其中F_k-1為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，Q_k-1為過(guò)程噪聲協(xié)方差矩陣，b_k|k-1(x)為新生空間概率密度；

更新：計(jì)算更新伯努利參數(shù)針對(duì)每個(gè)量測(cè)，通過(guò)計(jì)算似然判斷近場(chǎng)還是遠(yuǎn)場(chǎng)情況從而選擇對(duì)應(yīng)的似然函數(shù)，即：

計(jì)算似然比：

更新存在概率：

更新空間概率密度函數(shù)：

其中：

m_k|k＝m_k|k-1+K_k(Z_k-H⁽ⁱ⁾m_k|k-1)，

S_k|k-1＝R_k+H⁽ⁱ⁾P_k|k-1[H⁽ⁱ⁾]^T，

P_k|k＝P_k|k-1-P_k|k-1[H⁽ⁱ⁾]^T[S_k|k-1]^-1H⁽ⁱ⁾P_k|k-1，

K_k＝P_k|k-1[H⁽ⁱ⁾]^T[S_k|k-1]^-1

H⁽ⁱ⁾為第i個(gè)陰影衰落粒子對(duì)應(yīng)量測(cè)函數(shù)的雅可比矩陣；

S3、對(duì)陰影衰落系數(shù)的粒子濾波，即1≤k≤K時(shí)，取最大粒子權(quán)重及其對(duì)應(yīng)的存在概率目標(biāo)狀態(tài)后驗(yàn)密度對(duì)存在概率進(jìn)行判決，當(dāng)存在概率大于0.5時(shí)，判定為目標(biāo)存在，提取目標(biāo)狀態(tài)和提取陰影衰落估計(jì)然后對(duì)陰影衰落粒子進(jìn)行重采樣，重采樣后粒子權(quán)重設(shè)為：

S4、輸出每個(gè)時(shí)刻的陰影衰落估計(jì)以及目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)