一种多探测器自适应协同跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种多探测器自适应协同跟踪方法。随着跟踪技术的发展以及在各大领域的使用，传统的基于单探测器的跟踪方式已经不能完全满足任务需求，特别是针对存在较多数据干扰时，单一探测器如果出现数据错误，则可能导致跟踪任务的失败。因此，在本发明专利技术中将分布式协同的思想引入到传统的跟踪算法中。一方面，由于分布式算法有着鲁棒性较高的特点，因此可以有效的提升了跟踪系统的稳定性。另一方面，在设计算法的过程中，充分的考虑到数据干扰对系统的影响，设计了自适应机制，进一步保证系统工作的稳定性。统工作的稳定性。统工作的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种多探测器自适应协同跟踪方法


[0001]本专利技术涉及跟踪、分布式多智能体协同
，具体涉及一种多探测器自适应协同跟踪方算法。

技术介绍

[0002]分布式网络来源于传感器网络系统，分布式是相对于中心式网络而言的，在中心式网络中，所有的节点需要将数据共享给中心处理单元，由中心处理单元进行数据计算处理，这样的网络搭建相对较容易，且在各个领域被广泛的使用。但是中心式网络存在一个较大的缺陷，就是网络的鲁棒性较低，网络往往会因为中心节点的损坏导致网络的崩溃，进而影响到整个网络的工作。针对中心式算法存在的问题，进而有了分布式网络的出现，在分布式网络中去除了中心节点的概念，节点之间相互共享数据，在每个节点的本地通过数据融合，得到网络状态估计量，这样的方式可以有效的提升网络的鲁棒性。
[0003]分布式网路中提到的协作的思想，不仅可以使用在传感器网络中，在智能体网络中也有广泛的应用，每个智能体设备在网络中共享数据，进而使得整个智能体设备可以有更强的鲁棒性，也有更强的可扩展性。智能体的种类繁多，被广泛的使用在众多不同的领域(比如：环境监控、地质本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多探测器自适应协同跟踪方法，其特征在于：该方法以kalman算法作为工作的基础，在kalman算法的基础上加入分布式自适应协同，该方法具有以下步骤：步骤(1)、协同跟踪算法参数初始化，在本步骤中涉及到ψ
k,i
以及P
k,i
参数的初始化；P
k,i
＝P
k,i|i
‑1其中，表示系统上一时刻的状态估计量，P
k,i
表示当前时刻的状态估计协方差，ψ
k,i
表示系统中间估计，在后续步骤中会更新这一参数；步骤(2)、根据协同跟踪算法参数ψ
k,i
的误差变化设计自适应融合权重函数，计算融合权重；步骤(3)、增量更新过程，多个探测器之间通过通信共享数据，每个探测器通过获取的数据更新本地参数；步骤(4)、数据融合，每个探测器在分布式网络共享本地参数，同时获取其他传感器的本地参数并进行数据融合；步骤(5)、协同跟踪算法参数P
k,i+1|i
更新；步骤(6)、协同跟踪算法进入下一轮迭代。2.根据权利要求1所述的一种多探测器自适应协同跟踪方法，其特征在于：步骤(1)中，协同跟踪算法是迭代算法，通过对上一轮迭代中得到数据的更新可以得到新的数据。3.根据权利要求1所述的一种多探测器自适应协同跟踪方算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓舒蔚，王愿康，王志文，周书宇，孙杭，毛耀，张涯辉，
申请(专利权)人：中国科学院光电技术研究所，
类型：发明
国别省市：