目標(biāo)數(shù)未知條件下分布式被動(dòng)傳感器信息關(guān)聯(lián)模型

李洪瑞

(江蘇自動(dòng)化研究所,江蘇 連云港 222061)

信息關(guān)聯(lián)是信息融合中的一個(gè)重要概念、難點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù),它起源于單傳感器多目標(biāo)跟蹤,并隨各種信息融合系統(tǒng)的發(fā)展而發(fā)展,在不同的信息系統(tǒng)中依據(jù)不同的信息融合處理結(jié)構(gòu)而以多種形式存在,例如分布式信息融合中的航跡與航跡的關(guān)聯(lián)、集中式信息融合中的測(cè)量與航跡的關(guān)聯(lián),傳感器信息處理中的測(cè)量與測(cè)量的關(guān)聯(lián)、視頻跟蹤中的圖像關(guān)聯(lián),航跡段的關(guān)聯(lián)等。由于關(guān)聯(lián)技術(shù)直接影響到信息融合系統(tǒng)的性能,因此一直受到廣泛關(guān)注,并且針對(duì)具體融合系統(tǒng)已有許多處理辦法,如用于量測(cè)關(guān)聯(lián)的集合論描述法、近鄰域法、多假設(shè)關(guān)聯(lián)、聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)等。多傳感器信息關(guān)聯(lián)本質(zhì)上離不開多維分配模型,該模型的求解算法是相當(dāng)復(fù)雜的,是NP復(fù)雜性難題,在目標(biāo)數(shù)和傳感器數(shù)較多時(shí)一般難以進(jìn)行實(shí)時(shí)求解,因此針對(duì)多維分配模型求解的各種算法應(yīng)運(yùn)而生,當(dāng)前,多維分配模型的研究眾多但還沒有原理上的數(shù)學(xué)求解算法。而許多融合算法則是以關(guān)聯(lián)為前提,利用所有同源信息進(jìn)行融合估計(jì)以期得到目標(biāo)狀態(tài)的最優(yōu)化估計(jì)。

分布式被動(dòng)傳感器探測(cè)系統(tǒng)由分布于一定區(qū)域的被動(dòng)傳感器組成,以求彌補(bǔ)單被動(dòng)傳感器在探測(cè)范圍、探測(cè)信息維度上固有的缺陷,實(shí)現(xiàn)區(qū)域監(jiān)視。相比主動(dòng)探測(cè)系統(tǒng),分布式被動(dòng)傳感器系統(tǒng)中,由于被動(dòng)探測(cè)信息的不……