[发明专利]一种基于航迹时间函数的传感器优化管理方法

权利要求书

1.一种基于航迹时间函数的传感器优化管理方法，其特征在于，采用以下步骤：

步骤一、系统建模，将目标运动方程建模为航迹时间函数曲线：

将传感器DOA量测模型建为：

式中，t表示连续时间，f^λ(t)表示目标的真实航迹，λ表示连续时间函数曲线的维度，k表示离散时间序列，表示由量测航迹拟合成的连续时间函数曲线，表示过程误差，表示第i个传感器在k时刻的量测值，(x_k,y_k)表示目标在k时刻的位置，表示第i个传感器在k时刻的位置，表示第i个传感器在k时刻的量测噪声；

步骤二、航迹时间函数曲线参数确定与位置预测：在每个维度上，计算连续时间函数的估计参数

式中，[k′,k]是航迹拟合的时间窗口，X_t是目标在该维度上的位置坐标，表示过程误差的方差；

利用估计参数得到目标在下一时刻的预测位置：

步骤三、克拉美罗下界CRLB的计算：

式中，是估计值，Z_k是在k时刻获得的量测集合，是Fisher信息矩阵；

式中，p(Z_k)是量测的概率密度函数，表达式为：

式中，θ是量测Z_k所服从的高斯分布的均值，R_k是该高斯分布的协方差矩阵；

将公式(2)与公式(7)代入公式(6)中可以得到：

其中，是预测位置，表示噪声协方差，d_i表示传感器位置与预测位置处的直线距离，计算如下：

克拉美罗下界的计算公式为：

步骤四、计算性能指标，选择最优传感器组合：

根据通信带宽等传感器网络约束，设置传感器组合的固定数量；传感器的探测半径有限，计算传感器位置与预测位置之间的距离，小于传感器探测半径的作为候补传感器，结合传感器组合的固定数量，列举出所有可能的候补传感器组合根据步骤三中的公式计算每个传感器组合对于目标预测位置处的克拉美罗下界的大小，选择出克拉美罗下界计算值最小的传感器组合，在下一时刻激活该组合中的传感器来执行下一时刻的目标跟踪任务。