[发明专利]一种基于目标威胁度的空中目标传感器管理方法

说明书

本发明公开了一种基于目标威胁度的空中目标传感器管理方法，本发明在得到目标真是状态与量测后，计算目标位置的威胁度和各传感器对各目标量测的信息增益，对于危险程度较高的或飞行轨迹不正常的目标，往往需要更多的传感器资源以保证跟踪精度和持续跟踪能力，本方法实现了基于威胁度与信息增益的传感器分配，可以根据对多目标威胁度与信息增益的计算，将更合适的传感器资源分配给高威胁度的目标，提高了传感器网络跟踪多个目标时对高威胁度目标的跟踪精度，使传感器网络达到更高的使用效能。在众多军用与民用领域，如导弹拦截、区域目标监视、空中交通管制等方面都有较大应用潜力和价值。

技术领域

本发明属于空中多目标跟踪、态势评估与空中交通管制领域，具体涉及一种基于目标威胁度的空中目标传感器管理方法。

背景技术

近年来，随着各类先进传感器以及新型战斗机、无人机、导弹等武器的投入使用，现代战场上需要解决的涉及感知系统和传感器网络的问题不断增加，例如导弹防御、态势估计、超视距探测等。更多的传感器数量一方面有利于通过信息融合获得更加高精度的估计，另一方面也带来了新的问题，例如多传感器网络的传输问题，能耗问题。同时，复杂的战场环境和更多的目标也对更高效的传感器管理方法提出了要求。

传感器管理方法一般指：依据特定的最优准则优化目标函数，控制传感器的部署位置、激活与关闭、目标分配等工作参数，从而完成对于多目标的检测和跟踪任务，实现对于传感器资源的高效分配。

在传感器管理问题中，一般而言都需要对时间进行离散化处理，即各个传感器在任意的等长的单位时间段内被激活或调度，从而实现系统对可行传感器组合的选择。下一单位时间的传感器分配方案由当前时间的传感器量测得出。因此也可以认为传感器管理结构是一个具有反馈环节的闭环系统，其中对传感器的分配和调度到得出量测是对于传感器选择的反馈。

在民用领域，高效的传感器管理方法同样能在如交通管制、车辆导航、室内定位、无人车等方面发挥作用，做到减小能耗和提升精度。

在军用领域和民用航空管制领域等方面，除了单一的跟踪精度以外，还关注目标的危险程度或重要性程度。对于飞向需要保护的高价值装置的目标或偏离航道的不正常目标，往往需要更多的传感器资源以保证跟踪精度和持续跟踪能力。因此，在进行传感器管理时还需要进行威胁度的评估，并且基于威胁度对传感器进行约束，选择合适的传感器组合以达到跟踪目的。

目前的传感器管理方法大多是基于信息指标优化的方法，这类方法通常以某种对于跟踪的信息评价指标，如Rényi信息增益和后验克拉美罗下界作为优化的对象，其目标是提高信息融合系统对于单目标或多目标的整体跟踪精度。在实际问题中，除了单一的跟踪精度以外，往往还会关注其他方面，例如各个目标的威胁程度大小、传感器管理的时间复杂度等。在这些情况下，就不能简单以信息评价指标作为优化对象，而需要研究基于决策过程优化的传感器管理方法，通过设计特定的回报函数或风险函数并对其优化，以达到特定的控制要求。

发明内容

本发明的目的在于克服上述不足，提供一种基于目标威胁度的空中目标传感器管理方法，提高了传感器网络跟踪多个目标时对高威胁度目标的跟踪精度，使传感器网络达到更高的使用效能。

为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：

步骤一，初始化目标真实状态与量测；

步骤二，根据量测得出目标位置，并计算目标位置威胁度；

步骤三，利用粒子滤波计算各传感器对各目标量测的信息增益；

步骤四，根据目标位置的威胁度和信息增益枚举所有符合要求的传感器组合，每个目标有传感器跟踪，每个传感器持续跟踪两个目标，计算所有传感器分配矩阵C，C的行数为目标数量，列数为传感器的数量；

步骤五，根据传感器分配矩阵C，计算各个组合的回报函数R，选择使回报函数最大的组合，使用该组合选择的传感器得出粒子滤波的估计值；