基于能量比的水下分布式传感器网络目标跟踪

摘要

基于水下传感器网络的目标跟踪是水声工程应用研究的一个重要方向，水下分布传感器网络目标跟踪技术涉及目标检测、定位和跟踪、水声通信等技术。本文根据水下声传播特点，在基于能量定位方法和贝叶斯滤波跟踪算法基础上，开展了基于能量比的水下分布式传感器网络目标跟踪技术的研究。
　　本文在水下分布传感器网络框架下进行了以下分析与研究:
　　1.研究并推导了水下声能衰减模型，拟合了舟山浅海环境下的声能衰减系数。利用Kraken模型仿真了分布式传感器网络节点布放于舟山浅海海域的海底，声源在水下等深度运动时，声源辐射宽带信号100-1000Hz时的传播特性，拟合得到声能衰减规律。
　　2.在各个传感器节点内，对接收到的目标声能实现能量检测。首先将信号和噪声都建模为高斯过程，讨论了高斯白噪声中的随机高斯信号的检测问题，导出了似然比检验统计量，并给出了检测性能的分析。为了进一步降低虚警概率的影响，提出了双阈值能量检测器:在似然比检验之后增加一级过门限能量的计数阈值比较。
　　3.利用网络内各节点获取的声能采样数据构造能量比数据，并用最小二乘方法实现了对水下运动目标的定位。仿真分析了不同传感器个数、不同分布区域以及不同能量比构造对于定位精度的影响。
　　4.将能量比数据作为观测量，导出了非线性观察方程，并对观察方程做线性化处理，构造了基于能量比的状态-空间模型。采用扩展卡尔曼滤波实现对匀速直线运动目标的跟踪，获得较最小二乘方法更优的定位结果。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景和研究意义

1．1．1 水下目标定位研究背景

1．1．2 本课题研究意义

1．2 研究现状

1．3 主要研究内容以及章节安排

2 水下分布传感器网络对运动目标的检测

2．1 能量检测器相关概念

2．1．1 二元假设检验问题和N-P准则

2．1．2 观测量的独立性假设

2．1．3 一般高斯检测问题和能量检测器的推导

2．1．4 检测阈值的计算

2．2 水下分布传感器网络目标能量检测的仿真

2．2．1 信号通过能量检测器后输出

2．2．2 能量检测器性能分析

2．3 本章小结

3 水下分布传感器网络基于能量比的定位问题

3．1 水下声能传播衰减模型

3．1．1 海水中声信号的传播损失

3．1．2 水下声能衰减模型的推导

3．1．3 传播损失的仿真和声能衰减模型指数的侈正

3．2 基于能量比最小二乘定位算法

3．2．1 非线性最小二乘定位算法

3．2．2 基于能量比最小二乘(ER-LS)定位算法

3．3 定位算法仿真及分析

3．3．1 ER-LS定位仿真结果分析

3．3．2 双阈值检测法计数阈值对能量数据的筛选仿真

3．4 本章小结

4 基于能量比观察的扩展卡尔曼滤波跟踪

4．1 基于能量比的状态—空间模型

4．1．1 运动模型

4．1．2 测量模型

4．2 基于能量比的扩展卡尔曼滤波跟踪算法

4．2．1 扩展卡尔曼滤波原理

4．2．2 滤波跟踪算法仿真及分析

4．3 本章小结

5 总结和展望

5．1 研究总结

5．2 前景展望

参考文献

作者简历