[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

摘要

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。

主权项

1.分布式传感器网络协同目标估计及干扰源无源定位方法，其特征在于，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；S2、研究三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；S3、构建多自主移动机器人实验平台和四旋翼飞行器实验平台；实验验证二维空间和三维空间的网络多自主体系统的分布式协同目标定位，完成定位性能测试；S4、研究二维空间网络多自主体系统基于角度测量的运动目标分布式协同定位，给出基于一致性算法和自适应估计的目标相对位置分布式动态估计算法，并根据一致性理论、自适应估计理论、代数图论和动态系统稳定性理论给出算法的收敛条件；S5、研究三维空间网络多自主体系统基于角度测量的运动目标分布式协同定位，给出基于一致性算法和自适应估计的目标相对位置分布式动态估计算法，并根据一致性理论、自适应估计理论、代数图论和动态系统稳定性理论给出算法的收敛条件；S6、利用移动机器人实验平台和四旋翼飞行器实验研究二维空间和三维空间的网络多自主体系统的分布式协同运动目标定位，完成定位性能测试；S7、继续深入研究基于角度信息的分布式协同目标定位；结合实验研究修正和完善基于角度信息的分布式目标位置估计算法和理论分析结果；S8、继续实验研究网络多自主体系统基于角度信息的分布式协同目标定位，完成最终的实验演示，并完成结题报告。