基于一致性的分布式多站纯方位目标跟踪算法

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（ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９４）
仿真结果表明论文所提出的算法能够实现多站纯方位被动跟踪，估计结果可接近传统集中式融合的跟踪精度。
关键词一致性算法；纯方位；无迹卡尔曼滤波；目标跟踪
ＴＰ１３中图分类号
Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ — ｂａｓｅｄＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＦｉｌｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒ
Ｂｅａｒｉｎｇｓ－ｏｎｌｙＰａｓｓｉｖｅＴｒａｃｋｉｎｇｉｎＭｕｌｔｉｐｌｅＳｔａｔｉｏｎｓ
ＷＡＮＧＣｈａｎｇｃｈｅｎｇＣＨＥＮＹｅＱＩＧｕｏｑｉｎｇＳＨＥＮＧＡｎｄｏｎｇ
总第２８４期
计算机与数字工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆ＤｉｇｉｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．４１Ｎｏ．６
９０４
２０１３年第６期
基于一致性的分布式多站纯方位目标跟踪算法
王长城陈烨戚国庆
ＡｂｓｔｒａｃｔＦｏｒｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｂｅａｒｉｎｇｓ－ｏｎｌｙｐａｓｓｉｖｅｌｏｃａｔｉｎｇａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｉｎｍｕｌｔｉｐｌｅｓｔａｔｉｏｎｓ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｃｏｎｓｅｎｓｕｓ — ｂａｓｅｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｕｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｓｅｎｓｏｒｓｏｂｔａｉｎｔｈｅｌｏｃａｌｅｓｔｉｍａｔｅｓｕｓｉｎｇｔｈｅｉｒｏｗｎａｎｄｎｅｉｇｈｂｏｒｓｔａｔｉｏｎ’ ｓｍｅａｓｕｒｅ — ｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅｎｔｈｒｏｕｇｈｕｔｉｌｉｚｉｎｇｔｈｅｗｅｉｇｈｔｅｄｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｆｅｄｅｒａｔｅｄｆｉｌｔｅｒａｎｄｃｏｎｓｅｎｓｕｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｃａｎｂｅｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙｌｏｃａｌｉｎｆｏｒ — ｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓ｛ｅｒ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｏｕｔｄａｔｅｄｄａｔａｏｆｓｔａｔｉｏｎｓｉｓｕｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｒａｔｅ．Ｔｈｅｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄｐｒｏｖｉｄｅｓａｇｏｏｄｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅｉｎｂｅａｒｉｎｇｓ－ｏｎｌｙｐａｓｓｉｖｅ ห้องสมุดไป่ตู้ ｌｏｃａｔｉｎｇａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇ，ａｎｄｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｃａｎｇｅｔｃｌｏｓｅｔｏｔｈａｔｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａ１ｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄｆｕｓｉｏｎ．ＫｅｙＷｏｒｄｓｃｏｎｓｅｎｓｕｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｂｅａｒｉｎｇｓ — ｏｎｌｙ，ｕｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇＣｌａｓｓＮｕｍｂｅｒＴＰ］３
南京
盛安冬
２１００９４）
（南京理工大学自动化学院摘要
针对多站纯方位目标跟踪与定位问题，给出了一种基于一致性的分布式无迹卡尔曼滤波算法（ＣＤＵＫＦ，Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ — ｂａｓｅｄＤｉｓ —
ｔｒｉｂｕｔｅｄＵｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ）。各观测站利用本站和邻接站点信息获得目标状态的局部估计，其次利用联邦滤波器的加权原则和一致性算法，通过相邻观测站之间的局部信息交换获得目标状态的更高精度估计，并提出通过利用各站历史状态信息以改善算法的收敛速度。