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一種改進(jìn)的網(wǎng)格剖分協(xié)方差交集融合算法?

2020-06-11 14:29:26
艦船電子工程 2020年3期
關(guān)鍵詞:剖分行列式航跡

(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第十研究所 成都 610036)

1 引言

分布式多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)是各節(jié)點(diǎn)利用本地傳感器量測(cè)獲取目標(biāo)狀態(tài)的局部估計(jì),繼而與其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交互,利用融合算法獲得全局目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)。通過(guò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)給出對(duì)目標(biāo)位置的精確估計(jì),從而改善對(duì)目標(biāo)的跟蹤和識(shí)別[1~3]。與傳統(tǒng)集中式融合相比,分布式融合對(duì)系統(tǒng)資源要求較低,可靠性和擴(kuò)展性更好,因此在工程實(shí)際中發(fā)揮著越來(lái)越多的作用。

在多傳感器數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)展了很多算法和融合規(guī)則,文獻(xiàn)[4~7]對(duì)協(xié)方差凸組合方法進(jìn)行了討論。協(xié)方差凸組合算法沒(méi)有考慮局部航跡的相關(guān)性,抗干擾能力較弱,造成其算法的魯棒性較差,僅僅在局部航跡完全獨(dú)立的情況下是最優(yōu)的。此外,文獻(xiàn)[5]中Bar-Shalo-Campo融合算法考慮了共同的過(guò)程噪聲的相關(guān)性,然而為了計(jì)算各傳感器估計(jì)誤差之間的互協(xié)方差陣而需要大量的信息,在最小均方誤差意義下不是最優(yōu)的。在分布式系統(tǒng)中,常常無(wú)法準(zhǔn)確描述多源信息之間的相關(guān)性,文獻(xiàn)[8~10]提出了協(xié)方差交叉算法。協(xié)方差交叉是一種保守融合方法,無(wú)論局部航跡之間的相關(guān)性如何,都可以用一個(gè)協(xié)方差橢圓逼近局部航跡的協(xié)方差橢圓的交集。

協(xié)方差交集類方法的重點(diǎn)與難點(diǎn)是求兩個(gè)協(xié)方差橢圓的交集,文獻(xiàn)[11]用優(yōu)化的方法近似求出橢圓的交集,文獻(xiàn)[12]從工程實(shí)際出發(fā),直接用網(wǎng)格剖分的幾何方法求出兩個(gè)橢圓的交集,用交集內(nèi)的網(wǎng)格求出兩個(gè)橢圓的交集。但這種方法沒(méi)有考慮局部橢圓不是軸對(duì)稱的情況,本文從實(shí)際出發(fā),基于交集內(nèi)的網(wǎng)格,近似求出融合橢圓的長(zhǎng)軸和短軸,從而求出融合橢圓。這種方法具有更好的適用性,能夠滿足工程應(yīng)用的需求。

2 協(xié)方差交叉融合算法

協(xié)方差交叉融合是有兩個(gè)相關(guān)估計(jì)量X1,X2進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,以得到最優(yōu)融合估計(jì)量X及協(xié)方差陣的估計(jì)陣P,兩個(gè)相關(guān)估計(jì)量之間的相關(guān)性P12未知。均值與協(xié)方差估計(jì)值分別為和{X2,P2}。

假設(shè)估計(jì)的唯一約束條件就是一致性:

一般情況下,協(xié)方差交集是對(duì)均值和協(xié)方差估計(jì)的一個(gè)凸組合,其算法過(guò)程為

0≤ω≤1是權(quán)值。ω決定了分配給兩個(gè)相關(guān)估計(jì)量的權(quán)值。根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)選擇使用不同的ω進(jìn)行優(yōu)化。可以選擇P的跡、特征值也可以是行列式。由于行列式不受狀態(tài)量單位的影響,同時(shí)也充分利用了所有元素提供的信息,因此采用行列式更好一些。文獻(xiàn)[11]提供了一個(gè)優(yōu)化P行列式的算法:

此時(shí)在不清楚相關(guān)度P12時(shí),也能給出一個(gè)改進(jìn)的預(yù)測(cè)值。

3 網(wǎng)格剖分的協(xié)方差交叉融合算法

基于網(wǎng)格剖分的協(xié)方差交集融合算法,參考文獻(xiàn)[12],首先利用幾何法對(duì)位置空間進(jìn)行網(wǎng)格剖分,求出局部航跡協(xié)方差橢圓所包含的網(wǎng)格集合,其次,對(duì)所有的網(wǎng)格集合進(jìn)行與運(yùn)算,求出局部航跡協(xié)方差橢圓所包含的公共網(wǎng)格集合。最后利用公共網(wǎng)格集合擬合融合誤差協(xié)方差橢圓逼近協(xié)方差橢圓的交集,從而求出融合估計(jì)值及融合誤差協(xié)方差。由于文獻(xiàn)[12]只對(duì)軸對(duì)稱的橢圓進(jìn)行了處理,不適用于X和Y方向向量相關(guān)的情形。算法步驟如下:

1)網(wǎng)格剖分,將平面劃分為邊長(zhǎng)為h的矩形網(wǎng)絡(luò),位置 (xi,yi)與網(wǎng)格 π(i,j)的映射關(guān)系如下:

yi=y0+i*h,其中 (x0,y0)為平面原點(diǎn)。

2)協(xié)方差橢圓表示

設(shè)點(diǎn)(x,y)的估計(jì)均值和協(xié)方差矩陣分別為(xˉ,yˉ)與P。當(dāng)網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的位置落在協(xié)方差橢圓內(nèi)的充要條件為滿足如下公式:

其中k是指定常數(shù)。

3)協(xié)方差橢圓交集的表示

n表示有n個(gè)橢圓相交。

4)融合估計(jì)值的求法

則I,J分別表示為x,y方向協(xié)方差交集剖分的網(wǎng)格下標(biāo)集合,則估計(jì)值為

x,y方向的方差分別為

此算法無(wú)法求出Pxy,沒(méi)有考慮協(xié)方差橢圓不是軸正交的情況。而在實(shí)際應(yīng)用中由于傳感器的量測(cè)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到笛卡爾坐標(biāo)系中時(shí),x和y方向分量往往是相關(guān)的。此時(shí),可以先根據(jù)公共網(wǎng)格計(jì)算融合橢圓的中心及近似長(zhǎng)軸,公共網(wǎng)格區(qū)域的面積近似為融合橢圓的面積,根據(jù)橢圓面積公式求出橢圓的短軸。從而計(jì)算融合的誤差協(xié)方差。

橢圓的中心近似為

橢圓面積近似為s=|I|*h2。

橢圓的短軸近似為b=s/(π*a)。

4 仿真

4.1 誤差橢圓分析

依次局部航跡估計(jì)1,局部航跡估計(jì)2,網(wǎng)格剖分的協(xié)方差交叉融合算法,基于行列式的協(xié)方差交叉融合算法,改進(jìn)的網(wǎng)格剖分的協(xié)方差交叉融合算法誤差橢圓,如圖1所示。

如上圖所示,本文的改進(jìn)算法的均值與原始網(wǎng)格剖分的協(xié)方差交叉融合算法的均值相同,都很接近航跡1和航跡2均值的平均值,本文方法的誤差橢圓能更好地逼近協(xié)方差橢圓的交集。

4.2 蒙特卡洛仿真

假設(shè)目標(biāo)先以200m/s的速度做20s勻速運(yùn)動(dòng),然后以角速度4.096°/s的角速度做60s勻速轉(zhuǎn)彎運(yùn)動(dòng),目標(biāo)運(yùn)動(dòng)真實(shí)軌跡如圖2所示。

假設(shè)兩個(gè)局部航跡,噪聲分別是50m和100m的正態(tài)分布噪聲,當(dāng)兩個(gè)局部航跡噪聲完全相關(guān),噪聲分布在真實(shí)航跡兩邊,經(jīng)50次蒙特卡羅仿真統(tǒng)計(jì)協(xié)方差凸組合融合,優(yōu)化行列式的協(xié)方差交集融合,改進(jìn)的網(wǎng)格剖分的協(xié)方差方法的均方根誤差,如圖3所示。

圖2 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)真實(shí)軌跡

當(dāng)兩個(gè)局部航跡的噪聲完全獨(dú)立,經(jīng)50次蒙特卡羅仿真統(tǒng)計(jì)協(xié)方差凸組合融合、優(yōu)化行列式的協(xié)方差交集融合,改進(jìn)的網(wǎng)格剖分的協(xié)方差方法的均方根誤差,如圖4所示。

圖4 噪聲完全獨(dú)立時(shí)融合誤差均方根誤差比較

5 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)網(wǎng)格剖分進(jìn)行協(xié)方差交叉融合中橢圓逼近的問(wèn)題進(jìn)行了探索和改進(jìn)。用Matlab軟件進(jìn)行了蒙特卡羅仿真。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的網(wǎng)格剖分算法比文獻(xiàn)[12]中的網(wǎng)格剖分算法及基于行列式優(yōu)化的協(xié)方差融合算法和協(xié)方差凸組合算法效果更好。

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