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三维纯角度极坐标目标运动分析算法

杭州电子科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期44卷 5-11页

作者：施雨逢骆吉安杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

现有纯角度极坐标目标运动分析算法仅适用于二维目标跟踪,无法直接用于三维空间的极坐标目标运动分析,为此提出一种新的三维纯角度极坐标目标运动分析算法。首先建立了三维极坐标伪线性方程,推导加权极坐标伪线性估计器;为减小估计偏差... 详细信息

现有纯角度极坐标目标运动分析算法仅适用于二维目标跟踪,无法直接用于三维空间的极坐标目标运动分析,为此提出一种新的三维纯角度极坐标目标运动分析算法。首先建立了三维极坐标伪线性方程,推导加权极坐标伪线性估计器;为减小估计偏差,通过引入工具变量矩阵消除系统矩阵与测量噪声的相关性,设计极坐标加权工具变量估计器。仿真结果表明,该算法在弱可观条件下能够精确估计目标运动参数,可用于三维极坐标目标跟踪初始化,具有很强的实用价值。

关键词：纯角度目标运动分析极坐标目标跟踪伪线性加权工具变量

无线传感器网络中基于多比特量化数据的滚动时域状态估计

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电子与信息学报 2009年第12期31卷 2819-2823页

作者：骆吉安柴利王智浙江大学工业控制技术国家重点实验室杭州310027 武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430081

该文基于多比特的量化策略,提出了无线传感器网络中多比特分布式滚动时域状态估计算法。每个传感器节点预先设定一个包含多个阈值的阈值簿,利用这个阈值簿将观测值量化成多比特,融合中心接收这些比特信息运用滚动时域的思想得到系统的... 详细信息

该文基于多比特的量化策略,提出了无线传感器网络中多比特分布式滚动时域状态估计算法。每个传感器节点预先设定一个包含多个阈值的阈值簿,利用这个阈值簿将观测值量化成多比特,融合中心接收这些比特信息运用滚动时域的思想得到系统的状态估计值,与预期相同。仿真结果表明阈值簿中阈值个数越多则估计的结果会越精确。与单比特滚动时域状态估计方法相比,该方法避免了每一时刻传感器节点接收融合中心的反馈状态估计值用来设计阈值,并且在多比特信息下状态估计值的精度更高。

关键词：无线传感器网络状态估计滚动时域多比特

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传感器网络中的分布式滚动时域状态估计

传感技术学报 2008年第5期21卷 828-833页

作者：骆吉安柴利杭州电子科技大学信息与控制研究所杭州310018

利用分布式滚动时域方法对无线传感器网络的状态估计问题进行研究,给出了基于量化测量值的滚动时域估计算法。在无线传感器网络的环境下处理分布式状态估计问题时,减少通信的成本是非常重要的一个环节,需要将观测值量化后再传送。以往... 详细信息

利用分布式滚动时域方法对无线传感器网络的状态估计问题进行研究,给出了基于量化测量值的滚动时域估计算法。在无线传感器网络的环境下处理分布式状态估计问题时,减少通信的成本是非常重要的一个环节,需要将观测值量化后再传送。以往的滚动时域估计方法无法处理量化观测值的状态估计问题,而本文的方法考虑了最严格的观测值量化情况即传感器只发送一个比特至融合中心的状态估计问题。与其它传感器网络中的状态估计方法相比,该方法减少了每一步的计算量。仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词：无线传感器网络分布式状态估计滚动时域量化

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多步历史估计信息反馈多模型融合方法

控制理论与应用 2015年第1期32卷 11-17页

作者：申屠晗薛安克骆吉安杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室浙江杭州310018 七一五研究所声纳技术国防科技重点实验室浙江杭州310012

针对强机动和大观测误差下的目标跟踪问题,传统低阶多模型融合方法存在估计精度较低、鲁棒性较差的缺点;高阶多模型融合方法面临计算量增大和保证实时性之间的矛盾.为此本文针对一类多步稳健机动目标跟踪问题提出一种基于历史估计信息... 详细信息

针对强机动和大观测误差下的目标跟踪问题,传统低阶多模型融合方法存在估计精度较低、鲁棒性较差的缺点;高阶多模型融合方法面临计算量增大和保证实时性之间的矛盾.为此本文针对一类多步稳健机动目标跟踪问题提出一种基于历史估计信息反馈的多模型融合框架,首先累积和反馈历史估计信息,然后结合当前量测计算多阶模型序列的似然函数,最后得到贝叶斯后验融合结果.同时结合粒子滤波构建了易于工程实现的粒子滤波历史反馈多模型融合算法(PF-HFMM).仿真表明,与传统粒子滤波多模型算法相比,本法显著提高了估计精度和鲁棒性.

关键词：反馈融合多模型融合历史估计信息粒子滤波

面向移动目标追踪的无线传感器网络QoS指标体系设计

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计算机学报 2009年第3期32卷 441-462页

作者：俞靓王志波骆吉安孙喜策王智浙江大学工业控制技术国家重点实验室杭州310027

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中服务质量(Quality of Service,QoS)的控制目的在于缩减受限资源的开销,它能够最大程度地提高网络的整体性能,延长网络寿命.针对WSN的QoS设计与评价体系因其庞杂的应用场景而难以统一.文... 详细信息

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中服务质量(Quality of Service,QoS)的控制目的在于缩减受限资源的开销,它能够最大程度地提高网络的整体性能,延长网络寿命.针对WSN的QoS设计与评价体系因其庞杂的应用场景而难以统一.文中面向移动目标追踪这类特定的应用场合,讨论WSN的QoS指标体系设计.在WSN框架内,现有的面向移动目标追踪的研究更多的是把关注和改进的焦点放在定位和预测的精度上,忽视了由追踪任务本质属性决定的多项必然QoS要求之间的耦合与权衡,单一、片面强调精度的QoS分析对于复杂动态的网络系统来说是欠全面的.文中将基于WSN的移动目标追踪事件按照信息流顺序及数据处理特点,划分成4个任务模块:节点部署、节点选择、数据传输和分布式协作处理算法,并在综合3项QoS指标(即精度、时延、网络生存寿命)的总框架下,依次对各个任务模块中的映射QoS分指标及其支撑架构和现有协议进行阐述,并由此提出基于反馈和跨层设计的QoS保障机制.

关键词：服务质量无线传感器网络精度时延网络寿命目标追踪

声纳阵列网络基于移动信标到达角的渐进最优节点自定位算法

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传感技术学报 2016年第3期29卷 403-410页

作者：骆吉安谭智文郭云飞杭州电子科技大学物联感知与信息融合实验室杭州310018 七一五研究所声纳技术国防科技重点实验室杭州310012

针对水下声纳阵列网络节点自定位问题,提出一种基于移动信标到达角的三维总体最小二乘(TLS)节点自定位算法。首先给出了基于方位角和俯仰角的变量含误差模型,并根据该模型提出三维TLS算法,证明三维TLS算法随信标广播次数增加是渐进最优... 详细信息

针对水下声纳阵列网络节点自定位问题,提出一种基于移动信标到达角的三维总体最小二乘(TLS)节点自定位算法。首先给出了基于方位角和俯仰角的变量含误差模型,并根据该模型提出三维TLS算法,证明三维TLS算法随信标广播次数增加是渐进最优估计,仿真结果验证所提出算法的均方根误差渐进达到CRLB。

关键词：声纳阵列网络节点自定位总体最小二乘移动信标方位角和俯仰角

一种渐近最优的单站AOA/TDOA目标运动分析算法

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系统科学与数学 2016年第7期36卷 937-947页

作者：骆吉安彭冬亮薛安克杭州电子科技大学物联感知与信息融合实验室杭州310018

提出一种新的基于总体最小二乘(Total Least Squares,TLS)到达角(Angle of Arrival,AOA)和到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)目标运动分析(Target Motion Analysis,TMA)算法.首先给出了基于AOA/TDOA的混合变量含误差TMA模型,并根据该模型提出一种AOA/TDOA混合TLS算法,并证明该算法的渐近最优性.仿真结果验证所提出算法的均方根误差在较小观测误差条件下可达Cramer-Rao下界.

关键词：目标运动分析到达角到达时间差总体最小二乘

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基于m-Capon的多阵列直接定位算法

火力与指挥控制 2019年第1期44卷 45-50页

作者：谭智文骆吉安左燕杭州电子科技大学自动化学院杭州310018

多重信号分类(Music)直接定位算法需要先估计目标个数,然后根据目标个数估计确定其噪声子空间,进而得到空间谱函数。在低信噪比情况下,目标个数估计的错误往往会导致直接定位算法的失效。针对上述问题,提出了一种基于m-Capon的多阵列目... 详细信息

多重信号分类(Music)直接定位算法需要先估计目标个数,然后根据目标个数估计确定其噪声子空间,进而得到空间谱函数。在低信噪比情况下,目标个数估计的错误往往会导致直接定位算法的失效。针对上述问题,提出了一种基于m-Capon的多阵列目标直接定位算法。该算法综合了Capon算法无需目标个数估计和Music算法定位性能较高的优点,在不进行目标个数估计的情况下,利用近似估计的方法得到逼近于Music算法的空间谱函数,解决了Capon算法在低信噪比下性能不足的问题。仿真结果表明,在无需估计目标个数的条件下,所提算法的性能与Music算法的性能大致相同,且逼近于克拉美罗下界。

关键词：多重信号分类多阵列直接定位克拉美罗界

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一种基于QMC-APF的检测前跟踪算法

现代雷达 2015年第2期37卷 33-36页

作者：郭云飞唐学大骆吉安邵根富通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室杭州310018 七一五研究所声纳技术国防科技重点实验室杭州310012

针对粒子滤波检测前跟踪算法中存在的粒子数目大,导致计算量和存储量大的问题,提出了一种基于拟蒙特卡罗的辅助粒子滤波检测前跟踪算法。该算法通过引入拟蒙特卡罗思想,产生低差异序列代替原来算法中的伪随机序列,使得粒子分布更加均匀... 详细信息

针对粒子滤波检测前跟踪算法中存在的粒子数目大,导致计算量和存储量大的问题,提出了一种基于拟蒙特卡罗的辅助粒子滤波检测前跟踪算法。该算法通过引入拟蒙特卡罗思想,产生低差异序列代替原来算法中的伪随机序列,使得粒子分布更加均匀,可以有效降低粒子数;采用辅助粒子滤波算法,对粒子进行两次加权操作。实验仿真表明,在对雷达弱目标进行检测与跟踪的过程中,该算法能够在保证算法性能的同时减少算法中的粒子数目,有效降低计算量和存储量。

关键词：弱目标拟蒙特卡罗辅助粒子滤波检测前跟踪