国家自然科学基金(61104186)
- 作品数：11 被引量：21H指数：2
- 相关作者：盛安冬戚国庆彭换新王长城陈素娟更多>>
- 相关机构：南京理工大学南京工业职业技术学院中国电子科技集团公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 不完全量测下目标跟踪系统的容许量测噪声
- 2012年
- 针对目标跟踪系统不可避免存在的量测值丢失的情况,研究了统计意义下基于不完全量测的估计误差协方差的性质,并分析了稳态滤波误差方差与量测噪声之间的关系。当传感器探测概率已知,在给定的误差方差约束下,给出了考虑不完全量测条件下滤波器的一种新算法,可使系统具有最大容许量测噪声强度,从而可降低对传感器精度的要求。数值算例和蒙特卡罗(Monto Carlo)仿真结果表明了该方法的有效性。
- 陈素娟戚国庆盛安冬
- 关键词：方差约束蒙特卡罗仿真
- 基于非质点模型的纯方位解距离方法被引量：1
- 2013年
- 目标距离是战场进行作战决策和武器使用时考虑的一个重要参数。在传统的二维被动跟踪系统基础上,将目标建模为椭圆刚体。论文借鉴修正极坐标(MPC)的思想,利用刚体目标的尺寸参数,建立目标的状态模型和测量模型。采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行解距离,为工程实现提供了可能性,并从不同的初始条件下分析了距离误差。Monte-Carlo仿真表明:在新的状态模型下利用UKF算法进行解距离,可以达到较高的精度。其中传感器与目标的相对速度和刚体目标的尺寸对距离解的精度影响较大。
- 石杰戚国庆盛安冬
- 关键词：纯方位非线性滤波器
- 不完全量测的误差方差约束下的容许采样频率被引量：3
- 2012年
- 本文主要研究了不完全量测的误差方差约束下的传感器所能容许的采样频率这一问题.分析了不完全量测下的目标跟踪系统的误差方差的稳态特性,给出了不完全量测下误差协方差阵的一些性质.在给定探测概率下,利用线性矩阵不等式(LMI)求解这一问题.工程意义在于,在满足给定滤波器的误差方差约束指标下,可以选择采样间隔较长的传感器,放宽对传感器的采样频率的要求,从而降低测量装置成本.数值算例说明了算法的有效性.
- 陈素娟戚国庆盛安冬
- 关键词：采样频率方差约束线性矩阵不等式
- 基于有向通信拓扑的高阶分布式一致性算法被引量：2
- 2013年
- 为了提高有向通信拓扑下分布式一致性算法的收敛速度,提出了一种基于有向通信拓扑的高阶分布式一致性算法。该算法通过有向单跳通信,利用有向二跳邻接节点的前多步信息提高分布式一致性算法的收敛速度。对有向通信拓扑下该算法的收敛性能和收敛速度进行了分析和仿真比较。结果显示,该算法在满足一定条件下能收敛到初始状态的平均值,与其他同样利用二跳邻接节点信息的一致性算法相比,具有通信量小、收敛速度更快的特点,但是能容忍的最大通信延时变小。
- 彭换新戚国庆盛安冬
- 关键词：多智能体系统延时高阶
- 改进概率量化分布式一致性算法被引量：1
- 2013年
- 为了提高量化通信下分布式一致性算法的收敛精度,对概率量化分布式一致性算法进行改进,提出改进概率量化分布式一致性算法。在改进概率量化分布式一致性算法中,节点利用自身状态值和邻接节点的概率量化信息进行节点的状态更新。对改进概率量化分布式一致性算法的收敛性和均方误差进行了分析、计算和仿真。结果表明改进概率量化分布式一致性虽然不能收敛到一致性,但是均方误差更小,收敛精度更高。
- 彭换新戚国庆盛安冬
- 一种雷达网络偏差估计补偿方法
- 2012年
- 为了提高雷达目标跟踪精度,针对雷达网络跟踪系统的时变配准偏差补偿问题,该文提出了一种通用的估计补偿方法。该方法根据雷达提供的测量信息,引入伪测量方程和等价偏差的概念,结合卡尔曼滤波方法估计出雷达的量测偏差和位置,用于补偿和修正量测信息。该方法使雷达的跟踪精度比补偿前明显提高。统计意义下的仿真结果显示了该方法的有效性。
- 索晓峰刘锐王长城盛安冬
- 关键词：雷达网络卡尔曼滤波
- 离散高阶分布式一致性算法被引量：2
- 2013年
- 为了提高分布式一致性算法的收敛速度,提出了一种离散高阶分布式一致性算法。该算法通过单跳通信,利用二跳邻接节点的前多步信息来加速分布式一致性算法的收敛速度。对无向通信拓扑下该算法的收敛性能和收敛速度,以及带通信延时的该算法的收敛性能进行了分析和仿真比较,结果显示,该算法在满足条件下能收敛到初始状态的平均值,与同样利用二跳邻接节点信息的算法相比,具有通信量小,收敛速度更快的特点,但是能容忍的通信延时变小。
- 彭换新戚国庆盛安冬
- 关键词：多智能体系统延时高阶
- 传感器网络一致性分布式滤波算法被引量：12
- 2012年
- 为了改善分布式传感器网络的估计性能,提出了一种基于状态预测一致的滤波算法.在对局部估计值进行一致化处理的基础上,重点研究了利用邻居节点前一时刻的估计值对当前局部状态预测值进行修正来提高估计精度.给出了一种一致性增益的选择方法,利用李雅普诺夫方法得到了算法收敛的充分条件,并讨论了影响算法收敛速度的因素.仿真结果表明了算法的有效性,并发现节点度较大的传感器在网络估计中发挥着重要作用,可通过调整这类节点的一致性系数来改善算法性能.
- 王长城戚国庆李银伢盛安冬
- 关键词：卡尔曼滤波传感器网络分布式估计
- 基于一致性的分布式多站纯方位目标跟踪算法被引量：2
- 2013年
- 针对多站纯方位目标跟踪与定位问题,给出了一种基于一致性的分布式无迹卡尔曼滤波算法(CDUKF,Consensus-based Dis-tributed Unscented Kalman Filter)。各观测站利用本站和邻接站点信息获得目标状态的局部估计,其次利用联邦滤波器的加权原则和一致性算法,通过相邻观测站之间的局部信息交换获得目标状态的更高精度估计,并提出通过利用各站历史状态信息以改善算法的收敛速度。仿真结果表明论文所提出的算法能够实现多站纯方位被动跟踪,估计结果可接近传统集中式融合的跟踪精度。
- 王长城陈烨戚国庆盛安冬
- 关键词：纯方位无迹卡尔曼滤波目标跟踪
- 基于压缩传感的多尺度传感器融合
- 2013年
- 针对传统采样理论需要采集大量观测数据所带来的存储、传输以及经济方面的压力,提出了一种基于压缩传感理论的多尺度传感器融合方法。分析了基于压缩传感理论的重构算法的设计问题,采用曲线拟合方法对多尺度的传感器的时间配准。仿真结果表明,基于正交匹配追踪算法几乎可以完全重构原始信号。与传统采样算法相比,虽然精度没有传统的方法高,但是在误差允许范围内,采集的数据少,所需时间少,减少了数据的传输和存储成本。
- 陈素娟戚国庆盛安冬
- 关键词：压缩传感
