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一種基于分布式TOA 多傳感器系統(tǒng)的三維目標(biāo)定位方法

時(shí)間:2021-04-29 20:38:31來源:徐升團(tuán)隊(duì)

導(dǎo)語:?中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院智能仿生研究中心徐升研究團(tuán)隊(duì)在基于分布式 TOA 多傳感器系統(tǒng)的三維目標(biāo)定位方法研究中取得進(jìn)展。相應(yīng)研究成果為“Xu S, Ou YS, Wu XY. Optimal sensor placement for 3-D time-of-arrival target localization [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2019, 67(19): 5018-5031( 三維目標(biāo)定位中的分布式信號(hào)傳輸時(shí)間傳感器最優(yōu)分布策略研究 )”。

        在目標(biāo)精確定位研究領(lǐng)域,如何采用分布式多傳感器系統(tǒng)精確定位靜態(tài)目標(biāo)是一個(gè)重要的科學(xué)問題。該研究圍繞此問題, 對(duì)如何分布多個(gè)信號(hào)接收時(shí)間(Time-of-arrival,TOA) 傳感器位置來實(shí)現(xiàn)高精度定位單個(gè)靜態(tài)目標(biāo)的問題展開研究。其中, TOA 傳感器可由多個(gè)無人機(jī)、無人艇等移動(dòng)平臺(tái)搭載,而靜態(tài)目標(biāo)可以是敵對(duì)雷達(dá)站、被困人員、水下信標(biāo)等。因此,所提出方法應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋了軍事打擊、水下探索、民用搜救等。

  該研究首先采用 MATLAB 軟件結(jié)合基于梯度下降法編寫程序,將多個(gè)傳感器任意分散到三維空間中,并將目標(biāo)位置設(shè)置在坐標(biāo)原點(diǎn)。然后解算各個(gè)傳感器與目標(biāo)之間的真實(shí)幾何相對(duì)關(guān)系。接著,以克拉美羅下界的跡 (tr(CRLB)) 為梯度法中的代價(jià)函數(shù),自動(dòng)解算多個(gè)傳感器如何移動(dòng)可以使得代價(jià)函數(shù)減小,并收斂到全局最小位置。最后,將獲得的最優(yōu)傳感器分布與理論值相對(duì)比,以驗(yàn)證所提出方法的優(yōu)越性。此外,該研究還采用了實(shí)際估計(jì)策略進(jìn)行驗(yàn)證,將多個(gè)傳感器按照不同的幾何分布排布在不同的具體位置上,確定仿真中的具體量測噪聲方差,使用了最大似然估計(jì)算法,并采用了蒙特卡洛隨機(jī)進(jìn)行重復(fù)計(jì)算,從而驗(yàn)證所提出理論的有效性。

  實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,極大似然估計(jì)在實(shí)際估計(jì)問題中所求得最優(yōu)分布下的均方誤差與理論推導(dǎo)的結(jié)果基本一致。實(shí)驗(yàn)示例中, 按照所提方法排布 N 個(gè)量測方差噪聲為 σ2 的 TOA 傳感器, 目標(biāo)估計(jì)的最小均方差可以達(dá)到 9σ2/(4N),與文中首次提出的最佳精度理論的相關(guān)結(jié)論一致。

  所提出的方法可以快速評(píng)估 TOA 三維目標(biāo)定位策略的最佳可達(dá)精度,并提供改善估計(jì)精度的傳感器分布策略。該方法可應(yīng)用于軍事偵察,包括敵方雷達(dá)站、艦船、潛艇等目標(biāo)的精確定位,也可用于無人機(jī)搜救、海上信標(biāo)搜索、以及地下礦物探查等民用領(lǐng)域。

  

采用 3 個(gè) TOA 傳感器時(shí)最佳幾何分布示例 ( 含俯視圖)

采用 3 個(gè) TOA 傳感器時(shí)最佳幾何分布示例 ( 含俯視圖)


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