CN112241583A - 一种最小化后验距离的传感器路径优化方法 - Google Patents
一种最小化后验距离的传感器路径优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112241583A CN112241583A CN202010874116.3A CN202010874116A CN112241583A CN 112241583 A CN112241583 A CN 112241583A CN 202010874116 A CN202010874116 A CN 202010874116A CN 112241583 A CN112241583 A CN 112241583A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sensor
- target
- target state
- distance
- moment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 29
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 18
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 17
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明属于单传感器单目标跟踪领域,具体涉及一种最小化后验距离的传感器路径优化方法,用于提升传感器获取测量精度,提高对监测空间中目标的跟踪质量,达到持续稳定且高效跟踪目标的效果。
Description
技术领域
本发明属于单传感器单目标跟踪领域,具体涉及一种最小化后验距离的传感器路径优化方法,用于提升传感器获取测量精度,提高对监测空间中目标的跟踪质量,达到持续稳定且高效跟踪目标的效果。
背景技术
在单传感器单目标跟踪领域中,若跟踪环境为简单环境,且传感器获取测量形式为非线性测量(常见如测量目标与传感器之间的距离即测距、目标与传感器之间相对位置矢量与x轴正半轴夹角即测角等)时,常利用扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计。然而,当传感器获取测量形式为测距、测角时,测量质量会受到传感器自身固有测量误差的影响。
在扩展卡尔曼滤波算法中,常假设传感器自身测量误差服从一定均值的高斯分布。当该高斯分布均值、误差协方差矩阵数值固定时,传感器自身测量误差对测量数据质量的影响程度大小便取决于目标与传感器之间相对位置状态。如何通过优化传感器运动路径,有效降低传感器自身测量误差对测量质量的影响程度,是本发明要解决的主要问题。
发明内容
本发明提出一种最小化后验距离的传感器路径优化方法,该方法采用扩展卡尔曼滤波方法进行目标状态估计,同时利用“最小化目标与传感器之间后验距离”准则进行传感器路径优化,通过缩小目标与传感器之间后验距离,降低传感器自身测量误差对非线性测量质量的影响,提升传感器获取非线性测量的质量,从而减小目标状态估计误差,提升目标状态估计性能。
附图说明:
图1是传感器可选运动控制指令示意图;
图2是考虑了过程噪声的目标运动轨迹、某次仿真过程中传感器运动轨迹示意图;
图3是传感器路径优化前后获取的距离测量质量对比示意图;
图4是传感器路径优化前后获取的角度测量质量对比示意图;
图5是传感器路径优化前后目标位置状态估计误差示意图;
图6是传感器路径优化前后目标速度状态估计误差示意图。
具体实施方案:
以下结合技术方案和附图,详细叙述本发明的具体实施方式。
假设:1)传感器跟踪环境为简单环境,即跟踪环境中不存在任何干扰杂波,且传感器每一时刻仅能获取唯一目标测量信息;2)传感器在固定采样间隔内运动距离固定或为零,即传感器运动速度矢量模长固定或模长为零;3) 传感器运动航向角在[0~2π]区间内固定八等分,即传感器运动速度矢量可能与x轴正半轴分别成0、π/4、π/2、3π/4、π、5π/4、3π/2、7π/4夹角,因此每一时刻,传感器可选运动速度矢量共有九种情况:具体见图1。
结合上述假设,开始进行本发明实施步骤的描述:
(1)每一时刻,目标状态估计量服从高斯分布,即:
其中,表示k时刻目标动力学状态,xk、yk、分别表示目标在二位笛卡尔坐标系中x、y方向上的位置、速度状态信息; Zk={Z1,Z2,...,Zk-1,Zk},表示1~k时刻传感器获取测量集合;Pk|k分别表示目标状态估计均值、估计误差协方差。
(2)在k时刻,进行目标状态估计时域预测:
Pk+1|k=Fk+1Pk|kFk+1+Qk+1 (4)
(8)利用“最小化目标后验状态与传感器之间距离”准则,选择最优传感器运动速度矢量:
(10)重复步骤(1)~步骤(9),进行时域迭代计算,最终获取各个时刻目标状态估计信息。
算法仿真比较
传感器监测区域内仅一个进行近似匀速直线运动目标。传感器及目标初始位置、考虑了过程噪声的目标运动轨迹、单次仿真过程中传感器运动轨迹等见图2。以目标状态估计均方根误差(RMSE:Root Mean Square Error)作为性能指标。将本发明所提方法与“传感器位置固定”进行比较,共进行100次蒙特卡洛仿真实验。
100次蒙特卡洛实验下,距离、角度测量平均RMSE见图3、4,平均目标位置、速度状态估计RMSE见图5、6。
由图知:1)本发明所设计“最小化后验距离”的传感器路径优化方法基本有效,两者之间距离持续缩小;2)依据本发明所设计方法,在仿真过程中,传感器获取距离、角度测量质量不断提升;3)依据更高质量传感器观测数据,利用扩展卡尔曼滤波算法,最终所得目标动力学状态(包括目标位置、速度状态)估计精度有了显著提升。
Claims (1)
1.一种最小化后验距离的传感器路径优化方法,其特征在于,该方法具体包括以下步骤:
(1)k时刻,目标状态估计量服从高斯分布,即:
其中,表示k时刻目标动力学状态,xk、yk、 分别表示目标在二位笛卡尔坐标系中x、y方向上的位置、速度状态信息;Zk={Z1,Z2,...,Zk-1,Zk},表示1~k时刻传感器获取测量集合;Pk|k分别表示目标状态估计均值、估计误差协方差。
(2)在k时刻,进行目标状态估计时域预测:
(3)结合传感器k时刻所处位置Sk,分别遍历各个传感器可选运动速度矢量(其中i表示传感器可选运动速度矢量序号)(图2),计算选择不同运动速度矢量并运动一个采样周期后传感器所处位置下文将以为例详细叙述;
(8)利用“最小化目标后验状态与传感器之间距离”准则,选择最优传感器运动速度矢量:
(10)重复步骤(1)~步骤(9),进行时域迭代计算,最终获取各个时刻目标状态估计信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010874116.3A CN112241583A (zh) | 2020-08-26 | 2020-08-26 | 一种最小化后验距离的传感器路径优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010874116.3A CN112241583A (zh) | 2020-08-26 | 2020-08-26 | 一种最小化后验距离的传感器路径优化方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112241583A true CN112241583A (zh) | 2021-01-19 |
Family
ID=74171006
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010874116.3A Withdrawn CN112241583A (zh) | 2020-08-26 | 2020-08-26 | 一种最小化后验距离的传感器路径优化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112241583A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114143804A (zh) * | 2021-02-02 | 2022-03-04 | 浙江机电职业技术学院 | 最大化测量信息增益的接收站路径优化方法 |
-
2020
- 2020-08-26 CN CN202010874116.3A patent/CN112241583A/zh not_active Withdrawn
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114143804A (zh) * | 2021-02-02 | 2022-03-04 | 浙江机电职业技术学院 | 最大化测量信息增益的接收站路径优化方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111985093B (zh) | 一种带噪声估计器的自适应无迹卡尔曼滤波状态估计方法 | |
CN109508445B (zh) | 一种带有色量测噪声和变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波的目标跟踪方法 | |
CN104809326B (zh) | 一种异步传感器空间配准算法 | |
CN114609912B (zh) | 基于伪线性最大相关熵卡尔曼滤波的仅测角目标追踪方法 | |
CN105549049B (zh) | 一种应用于gps导航的自适应卡尔曼滤波算法 | |
CN106443661B (zh) | 基于无迹卡尔曼滤波的机动扩展目标跟踪方法 | |
CN107728138B (zh) | 一种基于当前统计模型的机动目标跟踪方法 | |
CN104713560B (zh) | 基于期望最大化的多源测距传感器空间配准方法 | |
CN106599368B (zh) | 基于改进粒子提议分布和自适应粒子重采样的FastSLAM方法 | |
CN110501696B (zh) | 一种基于多普勒量测自适应处理的雷达目标跟踪方法 | |
KR100816269B1 (ko) | 언센티드 필터를 적용한 강인한 동시 위치 추정 및 지도작성 방법 | |
CN103047982B (zh) | 基于角度信息的目标自适应跟踪方法 | |
CN112328959B (zh) | 一种基于自适应扩展卡尔曼概率假设密度滤波器的多目标跟踪方法 | |
CN108871365B (zh) | 一种航向约束下的状态估计方法及*** | |
CN111289964A (zh) | 一种基于径向速度的无偏量测转换的多普勒雷达目标运动状态估计方法 | |
CN111444474B (zh) | 一种基于乘性噪声相关自适应ckf的目标跟踪方法 | |
CN111693984A (zh) | 一种改进的ekf-ukf动目标跟踪方法 | |
CN104777465B (zh) | 基于b样条函数任意扩展目标形状及状态估计方法 | |
CN110677140A (zh) | 一种含未知输入和非高斯量测噪声的随机***滤波器 | |
CN112241583A (zh) | 一种最小化后验距离的传感器路径优化方法 | |
CN116224320B (zh) | 一种极坐标系下处理多普勒量测的雷达目标跟踪方法 | |
CN111274529B (zh) | 一种鲁棒的高斯逆威沙特phd多扩展目标跟踪算法 | |
CN111722213A (zh) | 一种机动目标运动参数的纯距离提取方法 | |
CN111736144A (zh) | 一种仅用距离观测的机动转弯目标状态估计方法 | |
CN115469314A (zh) | 一种均匀圆环阵稳健水下目标方位跟踪方法及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20210119 |