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提高 Sonar 的系统范围检测性能...
网络传感器系统中的分布式检测优化问题涉及许多设计方面，包括平衡漏检和误报概率以及通过适当的网络内信息融合管理通信资源。此外，还必须进行许多权衡，例如信息融合和传感器控制的计算要求与信息交换的通信要求之间的权衡。因此，最好通过共同考虑设计方面和权衡对整体系统性能的影响来做出整体系统设计决策。本文讨论了网络内融合和相关的网络算法，以提高多静态声纳应用的检测性能和能源效率。这是通过在传输到场外之前交换和融合声纳浮标之间的联系来实现的。网络内融合利用成本较低的浮标间通信进行大部分数据通信，并通过仅报告具有足够相关性的多个浮标的检测结果来减少随机不相关的误报。场外接触传输的减少允许每个浮标具有较低的信号过量阈值，从而增加检测概率。我们通过分析和高保真声纳模拟证明了分布式网络内融合的有效性。
提高声纳系统整体检测性能...
网络传感器系统中优化分布式检测的问题涉及许多设计方面，包括平衡漏检和误报概率以及通过适当的网络内信息融合管理通信资源。此外，还必须进行许多权衡，例如信息融合和传感器控制的计算要求与信息交换的通信要求之间的权衡。因此，最好通过共同考虑设计方面和权衡对整体系统性能的影响来做出整体系统设计决策。本文讨论了网络内融合和相关的网络算法，这些算法可提高多静态声纳应用的检测性能和能源效率。这是通过在场外传输之前交换和融合声纳浮标之间的联系来实现的。网络内融合利用成本较低的浮标间通信进行大部分数据通信，并通过仅报告具有足够相关性的多个浮标的检测来减少随机不相关的误报。场外接触传输的减少允许每个浮标的信号过量阈值降低，从而增加检测概率。我们通过分析和高保真声纳模拟证明了分布式网络融合的有效性。
多目标跟踪和检测，融合 RADAR 和 AIS...
为了安全航行，自主船舶应该能够跟踪其他船舶和障碍物的位置和运动，这就涉及多目标跟踪问题。此外，雷达和自动识别系统 (AIS) 是两种常用于跟踪海上目标的船上传感器。在自主航行中，这两种传感器的融合利用互补信息并处理冲突数据，变得越来越重要。然而，由于多目标跟踪方法不成熟，当某些单个传感器漏检或两个传感器之间发生冲突时，很难系统地讨论融合问题。随着新的多目标跟踪方法的提出，本文首先提出了一种基于最新的随机有限集 (RFS) 滤波器——泊松多伯努利混合 (PMBM) 滤波器的 RADAR 和 AIS 顺序测量级融合方法。本文对使用顺序融合和单独使用传感器信息的性能进行了比较。然后将基于 PMBM 滤波器的 RADAR 和 AIS 顺序融合应用于实际海事案例。给出了跟踪结果并分析了性能。
提高声纳系统整体检测性能...
网络传感器系统中的分布式检测优化问题涉及许多设计方面，包括平衡漏检和误报概率以及通过适当的网络内信息融合管理通信资源。此外，还必须进行许多权衡，例如信息融合和传感器控制的计算要求与信息交换的通信要求之间的权衡。因此，最好通过共同考虑设计方面和权衡对整体系统性能的影响来做出整体系统设计决策。本文讨论了网络内融合和相关的网络算法，以提高多静态声纳应用的检测性能和能源效率。这是通过在传输到场外之前交换和融合声纳浮标之间的联系来实现的。网络内融合利用成本较低的浮标间通信进行大部分数据通信，并通过仅报告具有足够相关性的多个浮标的检测结果来减少随机不相关的误报。场外接触传输的减少允许每个浮标具有较低的信号过量阈值，从而增加检测概率。我们通过分析和高保真声纳模拟证明了分布式网络内融合的有效性。
提高声纳系统整体检测性能...
网络传感器系统中优化分布式检测的问题涉及许多设计方面，包括平衡漏检和误报概率以及通过适当的网络内信息融合管理通信资源。此外，还必须进行许多权衡，例如信息融合和传感器控制的计算要求与信息交换的通信要求之间的权衡。因此，最好通过共同考虑设计方面和权衡对整体系统性能的影响来做出整体系统设计决策。本文讨论了网络内融合和相关的网络算法，这些算法可提高多静态声纳应用的检测性能和能源效率。这是通过在场外传输之前交换和融合声纳浮标之间的联系来实现的。网络内融合利用成本较低的浮标间通信进行大部分数据通信，并通过仅报告具有足够相关性的多个浮标的检测来减少随机不相关的误报。场外接触传输的减少允许每个浮标的信号过量阈值降低，从而增加检测概率。我们通过分析和高保真声纳模拟证明了分布式网络融合的有效性。
多传感器 – 多目标 – 仅方位传感器配准
纯方位估计是目标跟踪中的基本问题之一，也是具有挑战性的问题。与雷达跟踪的情况一样，偏移或位置偏差的存在会加剧纯方位估计的挑战。对各种传感器偏差进行建模并非易事，文献中专门针对纯方位跟踪的研究并不多。本文讨论了纯方位传感器中偏移偏差的建模以及随后的带偏差补偿的多目标跟踪。偏差估计在融合节点处处理，各个传感器以关联测量报告 (AMR) 或纯角度轨迹的形式向该节点报告其本地轨迹。该建模基于多传感器方法，可以有效处理监视区域中随时间变化的目标数量。所提出的算法可得出最大似然偏差估计器。还推导出相应的 Cram´er-Rao 下限，以量化所提出的方法或任何其他算法可以实现的理论精度。最后，给出了不同分布式跟踪场景的模拟结果，以证明所提出方法的能力。为了证明所提出的方法即使在出现误报和漏检的情况下也能发挥作用，还给出了集中式跟踪场景的模拟结果，其中本地传感器发送所有测量值（而不是 AMR 或本地轨道）。
分布式融合算法用于...被动定位
本文研究了使用无线传感器网络 (WSN) 进行多个瞬态发射器 (目标) 定位的问题。一个特定的应用是利用安装在士兵组上的声学枪声检测系统网络来定位战场上的对手 [16][17]。假设目标在感兴趣的时间窗口内是静止的，但目标数量未知。传感器可以通过检测目标发射的声学信号来测量目标的视线 (LOS) 角，并记录检测到的信号的到达时间 (TOA)。这意味着任何单个传感器的目标位置可观测性都不完整。由于传感器的不完善，存在漏检和误报。此外，测量结果与目标之间的关联是未知的，也就是说，每个传感器都不知道特定测量结果来自哪个目标（或杂波）。在估计任何目标的位置之前，必须关联所有传感器的测量结果。因此，数据关联的质量对整体定位性能至关重要。我们之前的工作 [13] 中开发的两种不同的融合算法使用集中式方法解决了这个问题，即我们假设有一个融合中心直接或通过多跳中继（通常通过无线通信）从各个传感器收集所有信息。集中访问所有信息可能很困难。例如，在覆盖大面积的应用中，需要高传输功率才能将信息从单个传感器直接传送到融合中心。此外，基于融合中心的方法不够稳健，也就是说，如果融合中心发生故障，整个系统都会发生故障。这促使人们开展大量关于分布式融合或分布式优化算法的研究，包括本文中提出的算法。一种直接的分布式解决方案是泛洪，即通过网络中的链路广播实际的传感器测量值。在 [7] 中，提出了一种广播新测量值的通信策略，以允许分布式测量融合，对于线性动态系统，在给定所有接收到的测量值的情况下，在每个节点产生最佳估计。对于本文考虑的定位问题，有一个非线性静态系统。该方法需要大量的数据通信、存储内存和簿记开销。泛洪方法仍然适用，通过仔细记账和多次迭代信息交换，每个传感器将拥有所有信息，并可以充当融合中心，以找到与集中式方法相同的全局解决方案。例如，它需要大约 S（传感器数量）乘以基于平均共识（AC）的方法的内存存储。