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雷达传感器网络分簇算法研究

雷达传感器网络分簇算法研究

作者：胡耀月电子科技大学

学位级别：硕士

本文主要提出了四种新的适用于雷达传感器网络(radar sensor networks,RSN)的分簇算法及相应的恒虚警(constant false alarm rate,CFAR)融合判决方法,旨在延长网络生命周期的同时提高系统的目标检测性能。然后综合这四种分簇算法的优势... 详细信息

本文主要提出了四种新的适用于雷达传感器网络(radar sensor networks,RSN)的分簇算法及相应的恒虚警(constant false alarm rate,CFAR)融合判决方法,旨在延长网络生命周期的同时提高系统的目标检测性能。然后综合这四种分簇算法的优势,提出了RSN的最佳分簇方案。与经典分簇算法the clusterhead election mechanism using fuzzy logic(CHEF)相比,该方案不仅延长了网络40.94%的生命周期,而且在系统不同的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)及基站不同的虚警概率下都有较高的目标检测概率。具体工作及成果如下:1、本文分别针对簇内单跳和簇内多跳,各提出了两种适用于RSN的分簇算法。本文首先使用模糊C均值聚类算法对RSN进行分簇。然后针对簇头选择,设计了两种模糊逻辑系统计算各个雷达传感器的簇头选择概率:具有两个输入(雷达传感器的剩余能量,雷达传感器与基站之间的距离)的模糊逻辑系统(two-antecedent fuzzy logic system,F2)和具有三个输入(F2的两个输入以及由雷达传感器向基站传输信号时的信道增益)的模糊逻辑系统(three-antecedent fuzzy logic system,F3)。若簇内采用单跳传输,本文提出了基于模糊C均值和奇异值分解(fuzzy c-means combined with singular value decomposition-QR,FCMSVDQR)的簇头选择算法,该算法考虑了由簇内非簇头节点向簇头传输信号时的信道增益,提高了簇头融合数据时的接收SNR。若簇内采用多跳传输,具有簇头选择最大概率的雷达传感器将成为簇头,并提出了基于图论的路由选择算法(graph-based optimal routing selection,GORS)。GORS算法考虑了簇内节点多跳传输时的信道增益,减少了多跳路由传输时的信道损耗。将F2、F3分别和FCMSVDQR、GORS相结合,提出了四种分簇算法:基于F2和FCMSVDQR的分簇算法(clustering algorithm using F2 and FCMSVDQR,F2&FCMSVDQR)、基于F3和FCMSVDQR的分簇算法(clustering algorithm using F3 and FCMSVDQR,F3&FCMSVDQR)、基于F2和GORS的分簇算法(clustering algorithm using F2 and GORS,F2&GORS)和基于F3和GORS的分簇算法(clustering algorithm using F3 and GORS,F3&GORS)。这四种分簇算法与现有分簇算法相比,创新点在于首次研究了信道对基于分簇结构的RSN目标检测性能的影响。2、本文针对目标检测,研究了RSN在本文提出的分簇算法下的CFAR融合判决方法。针对单跳结构,提出了小SNR下基于中心极限定理的似然比融合判决方法(low-SNR and likelihood-ratio-based decision fusion in the central limit theory,LLDFCLT)和大SNR下基于Kaplan-Meier估计器的似然比融合判决方法(highSNR and likelihood-ratio-based decision fusion in Kaplan-Meier estimator,HLDFKE),并通过蒙特卡罗仿真分析了经典单跳分簇算法,the low energy adaptive clustering hierarchy(LEACH)、the hybrid energy efficient distributed clustering approach(HEED),与LLDFCLT、HLDFKE相结合的RSN的目标检测性能。针对多跳结构,提出了绝对CFAR融合判决方法(absolute CFAR fusion decision approach for multi-hop transmission,ACFARFD)和相对CFAR融合判决方法(relative CFAR fusion decision approach for multi-hop transmission,RCFARFD)。在ACFARFD中,所有的雷达传感器节点包括中继节点都做CFAR判决;而在RCFARFD中,中继节点使用最大似然估计判决,其它节点做CFAR判决。本文的CFAR融合判决方法与现有的融合方法相比,创新点在于采用了自适应的判决门限使得簇头和基站的虚警概率保持不变。蒙特卡罗仿真分析表明:1)对于单跳

关键词：雷达传感器网络分簇模糊逻辑融合判决恒虚警

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基于雷达传感器网络的场面监视技术研究

基于雷达传感器网络的场面监视技术研究

作者：王千里电子科技大学

学位级别：硕士

传统的场面监视雷达一般通过增大带宽来获取高的距离分辨力,通过增大天线孔径来获取高的方位分辨力。但是,随着场面监视日益增高的定位分辨力需求,这种改良方法已愈发困难。尤其是大孔径的天线设计,会大幅提高天线成本和伺服设备成本。... 详细信息

传统的场面监视雷达一般通过增大带宽来获取高的距离分辨力,通过增大天线孔径来获取高的方位分辨力。但是,随着场面监视日益增高的定位分辨力需求,这种改良方法已愈发困难。尤其是大孔径的天线设计,会大幅提高天线成本和伺服设备成本。为了低成本的实现高精度的场面监视,本文结合雷达传感器网络和多普勒定位技术,提出了一种可以实现多目标同时定位的,基于连续波雷达传感器的定位估计方法。本文重点研究了该定位问题中的多目标处理方法、数值计算优化方法、边界条件和性能。传统多普勒定位技术无法在未知目标运动方向情况下实现定位,本文针对这一问题,研究了基于最小二乘估计的雷达传感器网络多普勒定位方法,包括其信号模型和定位的算法,该方法能够实现2维平面上目标的位置估计。针对该方法计算量大的问题,利用最小二乘非线性模型优化的理论,提出了定位方法的数值计算方法,使该方法的未知数搜索维度从4维降到2维,大大降低了计算量。本文针对雷达传感器网络多普勒定位方法无法实现多目标处理的问题,提出了一种特殊的雷达传感器网络布置方法,并基于该布置方法提出了多目标的分离方法,文中称为链接分离法。该方法使得采用多普勒定位的雷达传感器网络能够实现多目标的定位,同时,还研究了该方法的一些特点。另外,在特殊的雷达传感器网络布置下,针对计算量的问题,提出了一种新方法:通过一个简单的大小判断来缩小目标可能位置,这种新方法可以进一步减小定位估计的计算量。本文研究了上述方法的边界条件和定位性能。先提出了最小二乘估计容限的概念,并根据此概念导出了雷达系统实现无偏差定位的条件。该条件说明了雷达传感器部分参数设计与定位分辨力的关系。此外,本文研究了该方法的定位性能;分析了目标运动速度、几何因子以及噪声对定位的影响。通过仿真研究表明,在待测区域内,目标运动速度和几何因子会改变实际分辨力和精度的分布,噪声会影响定位方法的发现概率和虚警概率。

关键词：雷达传感器网络多普勒定位多目标场面监视

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雷达传感网部署与融合关键技术

雷达传感网部署与融合关键技术

作者：杨玲电子科技大学

学位级别：硕士

分布式雷达传感器(Radar Sensor,RS)是一个独立小型系统,它发送已知波形,接收、分析目标和障碍物的回波以确定与目标相关的信息。雷达传感网(Radar Sensor Network,RSN)就是由分布在广阔的地理区域内、具有协同工作模式的RS节点有机地... 详细信息

分布式雷达传感器(Radar Sensor,RS)是一个独立小型系统,它发送已知波形,接收、分析目标和障碍物的回波以确定与目标相关的信息。雷达传感网(Radar Sensor Network,RSN)就是由分布在广阔的地理区域内、具有协同工作模式的RS节点有机地组成的。它们可以用于监测大面积区域,并从多个角度观测目标。RSN在反射物体(例如飞机、船舶、车辆以及人等)的检测、定位、跟踪等领域越来越重要。然而,RSN的目标检测性能受其关键技术(如部署方式、分簇算法、融合方式等)的影响很大。本文以提高监测区域内目标检测概率为目的,针对雷达传感器网络中的几个关键技术进行了研究。主要研究内容包括:1.搭建了适用于雷达传感器网络的数据传输模型和目标检测系统,确立了本文RSN关键技术研究的基础。2.本文提出了两种适用于RSN的节点部署方法:Hexagonal Deployment Strategy(HDS)和Diamond Deployment Strategy(DDS)。该两种方法是在使RS节点均匀分布于监测区域的思想下被提出的。在保证一定目标虚警概率的前提下,通过这两种部署方式提高目标检测概率。仿真实验证明,无论从目标检测概率还是消耗的平均能量的表现来看,DDS部署策略都优于HDS部署策略,而这两种部署方式都优于Random Deployment Strategy(DDS)部署策略。所以对于RSN网络,DDS和HDS部署策略都是有效的部署策略。3.本文研究了无线传感器网络中的两种经典分簇算法:LEACH算法和HEED算法,并将其应用于RSN中,研究它们在RSN系统中的适用性。本文还将这两种分簇算法应用到经由DDS部署方式确定了RS位置的RSN中,从而提高系统性能。蒙特卡罗仿真表明,同等条件下,按HEED算法分簇的RSN网络比按LEACH算法分簇的网络具有更长的网络生存时间。在采用HEED算法分簇时,由DDS部署的RSN网络的目标检测概率大于由RDS部署的RSN网络的检测概率。4.本文在Path-Loss信道衰落模型下,提出了两种适用于RSN的检测级数据融合方法:Decision Fusion Rules with Binary Transmission(BT)和Decision Fusion Rules without Binary Transmission(NBT)。针对多跳的RSN,将这两种融合方法与两种部署方式相结合,进一步提高RSN目标检测性能。仿真结果表明,相比于NBT融合算法,BT融合算法下RSN的检测概率高,消耗的能量少。

关键词：雷达传感器网络节点部署策略分簇算法数据融合规则目标检测

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针对多目标检测的雷达传感器网信号波形研究

针对多目标检测的雷达传感器网信号波形研究

作者：刘伟伟电子科技大学

学位级别：硕士

雷达传感器网络(Radar Sensor Network,RSN)是由多个雷达传感器(Radar Sensor,RS)组合而成,其模式可分为分布式RSN和集中式RSN系统,由于相对集中式,分布式具有工程简单、系统灵敏度高以及遮蔽效果较小等诸多优点,使其在军事以及交通等... 详细信息

雷达传感器网络(Radar Sensor Network,RSN)是由多个雷达传感器(Radar Sensor,RS)组合而成,其模式可分为分布式RSN和集中式RSN系统,由于相对集中式,分布式具有工程简单、系统灵敏度高以及遮蔽效果较小等诸多优点,使其在军事以及交通等众多领域,引起了足够的重视,其未来应用前景也是非常值得期待的。多目标分辨检测能力是RSN的综合体现之一,直接关系到RSN系统灵敏度、准确度等多个重要工作指标,然而现有RSN系统中少有从RSN实际分布情况及发射波分辨角度来考虑RSN的多目标分辨问题。因此,针对RSN的多目标分辨,本文工作主要包括:1.本文首先介绍了雷达信号处理系统中所需要的基础知识,包括脉冲压缩、匹配滤波、不同波形的介绍及分析等;为了研究RSN中波形的多目标分辨,对每种信号的模糊函数进行分析和研究;分析RSN的信道特性,考虑信道衰落与噪声影响,建立RSN信道模型;介绍RSN信息融合的方法及理论,选择合适的融合方式。2.为研究RSN的多目标分辨问题,建立RSN分析模型,研究其多目标分辨情况。该模型考虑到雷达的发射波束(Beam),根据分布式RSN的工作特点,结合协同工作状态的RSs,给出RSN的多目标分辨条件,结果证明对于相同目标的情况,RSN具有更多的观测方位和角度,其系统的多目标分辨状态不单单是相对独立的RSs的集合,其分辨行性能要比单个RS优越很多。此外给定三种不同形式的雷达发射信号,分别对它们的多目标分辨能力进行了研究。3.建立RSN的多目标分辨仿真模型,在Path-loss及高斯白噪声的环境下,RSN融合中心利用最大似然比(LR)的判决准则,对RSN模型的系统检测和分辨性能做了综合仿真和对比,并对三种波形的多目标检测分辨能力进行了对比,并给出仿真结果;结果中显示雷达检测性能分别与信噪比SNR、RS个数以及目标个数的影响关系,LFM信号的检测分辨能力最好。4.建立一种多目标高距离分辨的RSN模型,分析RSN和目标角度与位置的几何关系,使用LFM信号,通过对信号模糊函数的推导,给出该模型下的多目标时域(即距离)分辨条件,仿真结果展示该模型的多目标分辨情况,并且对比了不同雷达和目标情况下该模型多目标分辨的结果。

关键词：雷达传感器网络多目标分辨波束研究分辨模型