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一种基于异步传感器网络的空间目标分布式跟踪方法

本站小编 Free考研考试/2022-01-03

黄静琪1, 2,,,
胡琛1,
孙山鹏2,
高翔2,
何兵1
1.火箭军工程大学 西安 710025
2.宇航动力学国家重点实验室 西安 710043

详细信息
作者简介:黄静琪:女,1987年生,助理研究员,研究方向为航天器精密轨道确定、实时轨道计算、分布式滤波
胡琛:男,1988年生,博士,讲师,研究方向为分布式滤波、多智能体系统、机器学习
孙山鹏:男,1987年生,工程师,研究方向为航天器测控总体技术、航天器实时轨道计算
高翔:男,1987年生,工程师,研究方向为航天器测控总体技术、航天器实时轨道计算
何兵:男,1983年生,副教授,研究方向为信息融合、飞行动力学及控制
通讯作者:黄静琪 hjingqi@sina.cn
中图分类号:TP391

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出版历程

收稿日期:2019-06-21
修回日期:2019-10-20
网络出版日期:2019-10-29
刊出日期:2020-06-04

A Distributed Space Target Tracking Algorithm Based on Asynchronous Multi-sensor Networks

Jingqi HUANG1, 2,,,
Chen HU1,
Shanpeng SUN2,
Xiang GAO2,
Bing HE1
1. Graduate School, Rocket Force University of Engineering, Xi’an 710025, China
2. State Key Laboratory of Astronautic Dynamics, Xi’an 710043, China


摘要
摘要:为解决传感器网络在空间目标分布式跟踪过程中的异步采样及通信延迟问题,该文提出一种异步分布式信息滤波算法(ADIF)。首先,局部传感器与相邻节点之间以一定的拓扑结构传递带采样时标的局部状态信息和量测信息,然后将收到的异步信息按时间排序,使用ADIF算法进行计算,分别对目标状态进行估计。该方法实现简单,传感器间通信的次数少,支持网络拓扑的实时变化,适用于空间目标监测中的多目标跟踪问题。该文分别对空间单目标、多目标跟踪进行了仿真,结果表明算法可以有效解决异步传感器滤波问题,分布式滤波精度一致逼近于集中式结果。
关键词:跟踪算法/
分布式传感器/
异步数据融合/
空间目标跟踪
Abstract:To solve the problem of asynchronous sampling and communication delay of sensor network in space target tracking, an Asynchronous Distributed algorithm based on Information Filtering (ADIF) is proposed. First, local state information and measurement information with sampling time is transmitted between local sensor and adjacent nodes in a certain topology structure. Then, the local sensor sorts the received asynchronous information by time, and ADIF algorithm is used to calculate the target state respectively. This method is simple to implement, the frequency of communication between sensors is small, and it supports the real-time change of network topology, which is suitable for multi-target tracking. In this paper, single target and multi-target tracking are simulated respectively. The results show that the algorithm can effectively solve the problem of asynchronous sensor filtering, and the distributed filtering accuracy converges to the centralized result.
Key words:Tracking algorithm/
Distributed sensors/
Asynchronous data fusion/
Information filtering



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