[发明专利]节点自定位与目标跟踪同时进行的分布式算法

权利要求书

1.节点自定位与目标跟踪同时进行的分布式算法，其特征在于，设置若干簇头节点位置已知，若干普通节点未知，并设置存在移动目标，所述移动目标在整个区域内随机运动，同时设置将整个区域被随机划分为M个子区域，具体包括以下步骤：

步骤100：针对各簇头节点和普通节点的特定信号传输环境分别进行非完全观测下路径损耗模型参数估计；

步骤101：在簇头节点上基于多元假设检验进行分布式目标粗定位；

步骤102：在普通节点上基于分布式滤波进行目标精确定位；

步骤103：在普通节点上设置与目标跟踪同时进行自定位。

2.如权利要求1所述的节点自定位与目标跟踪同时进行的分布式算法，其特征在于，所述步骤100中，所述非完全观测下路径损耗模型参数估计是通过预定信息准则筛选最优路径损耗模型，并应用预定算法估计模型参数以消除非完全观测数据中的截断误差、舍入误差以及非视距误差的影响。

3.如权利要求1所述的节点自定位与目标跟踪同时进行的分布式算法，其特征在于，所述步骤101中采用分布式的序列定位算法，具体步骤为：

步骤1010：对多个簇头节点进行感知；

步骤1011：对多个对簇头节点设置相互通信；

步骤1012：对多个对簇头节点设置假设检验。

4.如权利要求3所述的节点自定位与目标跟踪同时进行的分布式算法，其特征在于，所述步骤101之后还执行步骤101A：分析分布式序列定位算法的收敛性和精度，并针对定位精度、非完全观测引入误差及定位系统规模的因素，消除对所述分布式序列定位算法复杂度的影响。

5.如权利要求1所述的节点自定位与目标跟踪同时进行的分布式算法，其特征在于，所述步骤102的具体步骤为：在所述粗定位选定任一子区域，使用扩展卡尔曼滤波或粒子滤波进行目标精确定位。

6.如权利要求1所述的节点自定位与目标跟踪同时进行的分布式算法，其特征在于，所述步骤103的具体步骤为：使用在线的分布式预定算法或迭代极大似然算法估计普通节点的自身位置，并分析算法的收敛性。

7.如权利要求1所述的节点自定位与目标跟踪同时进行的分布式算法，其特征在于，设置所述簇头节点与所述普通节点分别通过不同能级与移动目标进行通信，且两类节点的采样序列不同。