[发明专利]分布式传感器网络协同目标估计及干扰源无源定位方法

说明书

分布式传感器网络协同目标估计及干扰源无源定位方法，本项目主要研究网络多自主体系统在二维、三维空间的目标定位算法及在传感器网络恶意干扰源定位中的应用。网络多自主体系统的个体指的是地面移动机器人（二维空间）以及四旋翼飞行器（三维空间）。每个个体配备传感器（摄像头、超声波测距仪等）和无线通信设备，具有移动、感知、计算及通信能力。其主要问题是设计分布式的非线性状态观测器，使得每个自主体能够仅利用邻近个体间的角度测量和信息交互以及对某个位置未知的兴趣目标（传感器网络中的干扰源）的角度测量来动态估计目标相对于自主体的相对坐标。

技术领域

本发明涉及智能控制技术技术领域，尤其涉及一种分布式传感器网络协同目标估计及干扰源无源定位方法。

背景技术

近年来，随着自主机器人、传感器、无线通讯以及控制技术的发展，分布式网络多自主体系统（Multi-Agent Systems）已成为当今控制领域一个非常重要的研究方向。它在军事、太空及海洋探测、智能交通、恶劣环境搜救等领域都有着广泛的应用前景。多自主体系统由多个简单的自主体组成，譬如地面移动机器人、无人飞机、水下机器人、卫星、移动传感器等等，它们通过彼此的协调合作，从而完成艰巨复杂的任务。多自主体系统在空间和功能上具有分布性和并行性，具有良好的模块性、可扩展性；同时能适应动态变化的环境，具有较强的容错性和鲁棒性。同时多自主体系统又给我们的设计和控制带来了极大的挑战。由于多自主体系统的整体表现不是个体作用效果的简单相加，因此如何设计分布式的、基于局部信息的控制以及如何通过系统的分析来论证局部的相互作用能够实现期望的全局目标是多自主体系统中的核心研究问题。正是由于其拥有诸多优点和广泛应用前景，同时又存在着巨大的挑战，多自主体系统的研究成为当今的研究热点，受到国际上的广泛关注，我们国内也有诸多研究团队和学者对其投入了大量的研究。

在多自主体系统的研究中，分布式的目标定位是一个重要的研究内容。目标位置信息的获取通常是多自主体系统完成各项复杂任务的前提和基础。简单来说，分布式目标定位要求各个自主体利用对某个未知兴趣目标以及对邻近自主体的相对测量信息来估计兴趣目标的坐标。例如，复杂环境下的搜索和营救任务中，移动机器人群组常被用于确定失踪人员或物品的位置；在移动通信网络中，基站需要定位在其覆盖范围内的手机的位置；在军事任务中，无人机编队对入侵目标的定位；在移动机器人的编队控制中，跟随者需要估计领航者在其局部参考系下的相对位置，并利用该信息来协调自身的运动从而形成特定队形。

由于应用场景的特殊性，很大一部分无线传感器网络是布置在野外环境的。而无线传感器网络空间分布以及无线通信介质的开放特性，决定了无线传感器网络很容易遭受攻击。攻击方通过在网络中投放一个信号干扰源，干扰源向四周发送强烈的电磁波干扰无线传感器节点的正常通信，就可以使得干扰源周边很大一部分传感器节点失效。这种情况下，网络的维护方要想排除干扰，必须首先确定干扰的位置，即对干扰源进行定位。维护方可以派遣一组自主体（移动机器人或者四旋翼飞行器等），自主体在移动过程中通过配备的无线测向设备接收干扰源发出的干扰信号从而确定干扰源的方位角，并利用方位角信息和自主体间的协作分布式实时动态地估计干扰源的位置，图1是该问题的简要示意图。定位效果的好坏极大程度上依赖于自主体采用的动态估计算法。因此，本项目将主要研究如何设计高效的目标位置状态观测器以保证对干扰源的高效定位。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种分布式传感器网络协同目标估计及干扰源无源定位方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

分布式传感器网络协同目标估计及干扰源无源定位方法，具体包括以下步骤：

S1、研究二维空间网络多自主体系统基于角度测量的静止目标分布式协同定位，给出基于一致性算法的目标相对位置分布式动态估计算法，并根据一致性理论、代数图论和动态系统稳定性理论给出算法的收敛条件；