一种目标定位跟踪系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种目标定位跟踪系统及方法。所述系统包括：多个簇定位模块及指控模块；所述簇定位模块包括：多个传感器节点及簇头节点；所述簇头节点包括：初始化模块、粒子滤波模块、粒子权值计算模块、重采样判断模块及估计目标状态模块。本发明专利技术采用一种结合卡尔曼和粒子滤波的方法实现目标的被动定位，其在实现高精度定位的基础上，运算速度远远低于粒子滤波方法；采用多传感器基于对目标方位的观测最终实现对目标的定位跟踪，可以克服传统机载或舰载单站系统在观测期间必须进行机动的约束，不需要观测平台的机动，提高了目标定位的灵活性，大大增加目标监测定位的区域面积，避免存在定位盲区的不足；具有很高的有效性、精确性及可行性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息
，特别涉及。
技术介绍
由于现代信息技术、网络技术及无线通信技术的发展，推动了无线传感器网络 技术的迅速发展。运动目标的定位与跟踪技术具有广阔的应用背景，涉及到军事和 民用领域。传统的目标被动定位技术中，多采用基于纯方位测量的目标被动定位技 术，其主要解决的问题是如何利用观测的目标方位信息来估计目标的运动参数进而 实现目标的定位跟踪。系统配置多为机载或舰载单站测量系统，该系统配置由于受 到运动目标可观测性原理的限制，要实现对目标的定位，观测平台需要在观测期内 进行机动，可有时候由于观测平台无法机动，近而不能实现目标的定位；无线传感 器网络通过部署的多个传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组 织的网络系统。其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息。从技术方面讲，基于纯方位目标运动分析问题本质上是一个非线性Bayes滤波 问题。由于非线性的原因，其精确解通常并不解析，所以工程上多采用基于扩展卡 尔曼滤波(EKF)的次优解，它是利用泰勒级数展开，取其一阶近似使模型线性化， 再利用卡尔曼滤波(KF)算法进行求解。而且EKF滤波在模本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标定位跟踪系统，包括：多个簇定位模块及一指控模块；　所述簇定位模块包括：多个传感器节点及一簇头节点；　所述传感器节点，用于对其所在簇内区域进行监测，当有目标出现，则对目标的方位进行测量，并将该测量值与自身坐标信息发送到本簇内的簇头 节点；　所述簇头节点，用于根据本簇内的传感器节点发送的测量值及其坐标信息，完成目标状态估计，实现目标的定位跟踪，并将定位跟踪结果发送到指控模块；　所述指控模块，用于收集并显示各簇头节点的定位跟踪结果；　其特征在于，　所述簇头节点进一 步包括：　一初始化模块，用于建立目标运动及观测方程、目标的初始状态分布函数和初始状态的估计方差，并随机产生Ｎ...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王彪，李宇，黄海宁，
申请(专利权)人：中国科学院声学研究所，
类型：发明
国别省市：11[]