基于非線性觀測器的目標(biāo)跟蹤算法.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）是當(dāng)今熱點(diǎn)研究領(lǐng)域之一，基于低成本、低功耗、體積小、自組織能力強(qiáng)等特點(diǎn)，WSN在軍事國防、環(huán)境監(jiān)測、城市交通等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　利用WSN進(jìn)行目標(biāo)跟蹤具有重要的應(yīng)用價(jià)值，與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)相比，WSN更隱蔽、更可靠、更高效。在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，目標(biāo)的狀態(tài)方程或傳感器觀測方程往往是非線性的且環(huán)境中有噪聲的干擾，同時(shí)，目標(biāo)的動力學(xué)方程輸入干擾可能部分未知，這使得問題的研究更加困難。因此，在跟蹤過程中需要采用合適

2、的濾波算法來解決非線性和噪聲問題。
　　EKF算法是應(yīng)用最廣泛的非線性濾波算法，它是基于卡爾曼濾波器原理，對非線性函數(shù)部分利用泰勒展開進(jìn)行線性化處理，適用于非線性化程度不高的系統(tǒng)。UKF是基于UT變換和卡爾曼濾波器結(jié)合的一種濾波算法，濾波精度比較高。以上兩種算法是針對高斯分布的系統(tǒng)，對于非線性非高斯濾波問題，目前比較主流的是粒子濾波算法，算法簡單易操作，但通常算法計(jì)算量比較大，且樣本點(diǎn)比較容易退化。
　　基于以上分析，本文設(shè)

3、計(jì)了一種基于非線性觀測器的目標(biāo)跟蹤算法，針對狀態(tài)方程部分未知，觀測器方程為非線性方程，且在跟蹤過程中有噪聲干擾的一般目標(biāo)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測器，以二階線性狀態(tài)方程為例，利用Lyapunov穩(wěn)定性定理和依均方收斂定義求取到滿足誤差系統(tǒng)漸近穩(wěn)定時(shí)的反饋增益量，從而在該反饋增益作用下能夠?qū)崿F(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤預(yù)測。
　　針對傳感器感應(yīng)距離有限，目標(biāo)超出感應(yīng)范圍丟失的情況，利用移動式傳感器設(shè)計(jì)穩(wěn)定的傳感器隊(duì)形控制策略以實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的k(k3)覆蓋，