水声传感器网络中多目标实时协作定位的关键技术研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61701422
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:28.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0107.海上和水下通信
- 结题年份:2020
- 批准年份:2017
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2018-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:肖旻; 李晔; 袁江南; 王贤凌; 唐骏; 姜竞赛; 吴彬彬; 李波;
- 关键词:
项目摘要
Localization is a crucial requirement for mobile underwater acoustic sensor networks. Real-time position information is needed for control and navigation of underwater vehicles, in early warning systems and real-time monitoring. However, the real-time collaborative tracking problem can be seen as a complex multi-dimensional spatio-temporal estimation problem, since the network parameters interact among themselves jointly in a very complicated way and are difficult to be optimized. Therefore, a collaborative approach for tracking multiple mobile vehicles based on the framework of factor-graph, is proposed with the characteristics of low complexity and high localization accuracy. Then, this solution is extended to incorporate the considerations of time synchronization to address the problem of joint time synchronization and tracking for mobile underwater systems. Since underwater networks are by nature distributed, it happens to perfectly suit the characteristics of the factor-graph-based schemes. Hence, these schemes are modified to identify key impacts on dynamic factor-graph in the real-time tracking scenarios, to further improve the localization accuracy. This research is expected to significantly improve the efficiency and accuracy of real-time collaborative tracking for underwater acoustic sensor networks, being tremendously valuable for both civil and military applications.
水下移动目标定位是水声传感器网络应用不可或缺的一部分,在早期预警系统、实时监测等水下应用,目标的实时位置信息对于系统控制和决策至关重要。水声传感器网络中多目标实时协作定位问题是一个复杂的多维时空估计问题,需要同时最优化大量相互依赖的参数,难以直接求解。鉴于此,本项目首先针对水下多目标协作定位问题,提出基于因子图构建合适的协作定位模型,实现低复杂度和高精度的协作定位算法。然后将网络时间同步问题转换为对因子图结构的适当修正,利用同一定位信标实现网络时间同步和目标位置的联合估计,进一步提高定位精度和降低网络能耗。最后在此架构基础上改进且实现基于动态因子图的实时协作定位系统,能够分布式地综合处理空间和时间约束关系,以满足实时定位的性能要求。本项目的研究成果能显著提高水声传感器网络的实时协作定位性能,具有重要的民用和军事价值。
结项摘要
水下移动目标定位是水声传感器网络应用不可或缺的一部分,目标的实时位置信息对于系统控制和决策至关重要。水声传感器网络中多目标实时协作定位问题是一个复杂的多维时空估计问题,需要同时最优化大量相互依赖的参数,难以直接求解。因此,本项目首先针对水下多目标协作定位问题,提出基于因子图构建合适的协作定位模型,实现低复杂度和高精度的协作定位算法。算法基于因子图的最大似然定位框架,以锚点发射信标、目标静默接收单向信标传输为主要形态,能够有效地降低网络的能耗;目标节点和参考锚节点在定位过程中无需作静止假设,均可处于移动状态,更符合实际的水声应用环境。然后在多目标协作定位的框架上,优化定位信标发射策略,进一步提高定位精度和降低网络能耗,并提出一种联合时间同步与目标定位跟踪算法。算法将长时间的定位跟踪分解成基于短时长定位周期的联合估计,结合运动补偿和时钟补偿,能够实现有效的目标定位跟踪。最后在此架构基础上构建基于动态因子图的实时协作定位系统,能够分布式地综合处理空间和时间约束关系,以满足实时定位的性能要求。实验结果表明,算法具有良好的定位跟踪性能。本项目的研究成果能显著提高水声传感器网络的实时协作定位性能,具有一定应用价值。
项目成果
期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(1)
水声传感器网络中定位信标的设计与实现
- DOI:--
- 发表时间:2019
- 期刊:声学技术
- 影响因子:--
- 作者:伊锦旺;袁飞;高春仙;朱逸
- 通讯作者:朱逸
Modeling and Analysis of Aerial Base Station-Assisted Cellular Networks in Finite Areas Under LoS and NLoS Propagation
LoS 和 NLoS 传播下有限区域空中基站辅助蜂窝网络的建模与分析
- DOI:10.1109/twc.2018.2865344
- 发表时间:2018-08
- 期刊:IEEE Transactions on Wireless Communications
- 影响因子:10.4
- 作者:Wang Xianling;Zhang Haijun;Tian Yue;Leung Victor C. M.
- 通讯作者:Leung Victor C. M.
Node Selection Algorithm for Underwater Acoustic Sensor Network Based on Particle Swarm Optimization
基于粒子群优化的水声传感器网络节点选择算法
- DOI:--
- 发表时间:2019
- 期刊:IEEE Access
- 影响因子:3.9
- 作者:EN CHENG;LONGHAO WU;FEI YUAN;CHUNXIAN GAO;JINWANG YI
- 通讯作者:JINWANG YI
一种级联两箱通用数字预失真器及其辨识算法
- DOI:--
- 发表时间:2018
- 期刊:电讯技术
- 影响因子:--
- 作者:袁江南;唐骏;伊锦旺
- 通讯作者:伊锦旺
基于Chirp-BOK扩频的水声通信系统
- DOI:--
- 发表时间:2018
- 期刊:厦门理工学院学报
- 影响因子:--
- 作者:伊锦旺;朱逸;王贤凌;陈祥捷;张佳敏
- 通讯作者:张佳敏
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其他文献
水下无线多点通信系统研究
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:现代电子技术
- 影响因子:--
- 作者:伊锦旺;朱晓明;程恩
- 通讯作者:程恩
其他文献
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