距離相關(guān)噪聲下機(jī)載無(wú)源傳感器協(xié)同定位跟蹤

距離相關(guān)噪聲下機(jī)載無(wú)源傳感器協(xié)同定位跟蹤距離相關(guān)噪聲下機(jī)載無(wú)源傳感器協(xié)同定位跟蹤

摘要：機(jī)載無(wú)源傳感器在定位跟蹤中具有廣泛應(yīng)用。然而，由于存在距離相關(guān)噪聲，無(wú)法直接測(cè)量位置信息，因此需要利用傳感器間的測(cè)距信息進(jìn)行協(xié)同定位處理。本文通過(guò)建立基礎(chǔ)傳感器模型和噪聲模型，提出了一種基于卡爾曼濾波的協(xié)同定位方法。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)距離相關(guān)噪聲的影響，提出了一種改進(jìn)的協(xié)方差適應(yīng)算法，將測(cè)距信息的協(xié)同定位誤差減少到可接受范圍內(nèi)。最后，利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)所提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明該方法能夠有效地提高無(wú)源傳感器的定位精度和跟蹤性能。

關(guān)鍵詞：機(jī)載無(wú)源傳感器；協(xié)同定位；距離相關(guān)噪聲；卡爾曼濾波；協(xié)方差適應(yīng)算法

1.引言

無(wú)人機(jī)、衛(wèi)星等航空器普遍采用傳感器進(jìn)行空中定位跟蹤，而機(jī)載無(wú)源傳感器具有小巧、輕便、靈活等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用在飛行器定位跟蹤中。機(jī)載無(wú)源傳感器主要通過(guò)接收地面或其它航空器發(fā)送的信號(hào)來(lái)確定自己的位置，然而由于信號(hào)傳輸過(guò)程中存在多種噪聲干擾，使得其無(wú)法準(zhǔn)確測(cè)量位置信息。故而，只能通過(guò)維持多個(gè)傳感器之間會(huì)話信息并且同時(shí)計(jì)算出相對(duì)定位信息，在完成數(shù)據(jù)融合之后來(lái)確定自己的位置。

然而，在實(shí)際應(yīng)用中，機(jī)載無(wú)源傳感器在完成協(xié)同定位的過(guò)程中，常常會(huì)面臨距離相關(guān)噪聲的問(wèn)題，該噪聲來(lái)源于傳感器來(lái)自同一發(fā)射源的多種信號(hào)到達(dá)時(shí)間存在隨機(jī)的時(shí)延變化，導(dǎo)致相鄰傳感器之間的測(cè)距誤差存在相關(guān)性，而基于距離測(cè)量所獲得的位置信息卻不固定的難題，這樣就可能造成定位精度的嚴(yán)重下降，從而使得機(jī)載無(wú)源傳感器的定位跟蹤性能受到極大影響。

2.相關(guān)工作

針對(duì)機(jī)載無(wú)源傳感器協(xié)同定位跟蹤中所存在的問(wèn)題，目前已有的研究工作主要集中在以下方面。

2.1多傳感器定位算法

多傳感器的聯(lián)合定位技術(shù)是解決空中飛行器定位問(wèn)題常用的一種技術(shù)，其基本思想是通過(guò)將多個(gè)傳感器的定位結(jié)果進(jìn)行融合來(lái)提高定位精度，已有的多傳感器定位算法主要包括最小二乘法、粒子濾波法、支持向量機(jī)等等。

2.2.距離相關(guān)噪聲下的定位算法

由于存在距離相關(guān)噪聲，利用傳感器間的測(cè)距信息進(jìn)行協(xié)同定位處理極為復(fù)雜，可發(fā)現(xiàn)許多學(xué)者針對(duì)這類問(wèn)題作出了很多嘗試。例如，一些傳感器組已經(jīng)應(yīng)用了KIR（KinematicIndependentRegressive）算法，此算法可以將每個(gè)傳感器看作一階系統(tǒng)，并且建立卡爾曼濾波器以測(cè)量系統(tǒng)的狀態(tài)向量，然后將該卡爾曼濾波器的后向估計(jì)值應(yīng)用于傳感器內(nèi)來(lái)矯正距離相對(duì)誤差。

3.研究?jī)?nèi)容

本文章通過(guò)定義傳感器的基礎(chǔ)模型和噪聲模型，建立了一種基于卡爾曼濾波的機(jī)載無(wú)源傳感器協(xié)同定位方法，然后針對(duì)距離相關(guān)噪聲的影響，提出了一種改進(jìn)的協(xié)方差適應(yīng)算法，以減少測(cè)距信息的協(xié)同定位誤差。最后，我們實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的方法的有效性。

3.1基本模型

我們假設(shè)機(jī)載無(wú)源傳感器具有一個(gè)自動(dòng)鑒別器，用來(lái)確定其所接收信號(hào)的發(fā)射源，并且傳感器之間的通訊都建立在同一頻段上?；谶@樣的假設(shè)，我們可以將傳感器系統(tǒng)的位置向量定義為

$$\boldsymbol{p}=[p_{1x},p_{1y},...,p_{nx},p_{ny}]^T$$

此外，我們假設(shè)傳感器接收到的信號(hào)為

$$s(t)=a(u(t-\tau))exp(j\omega_0\tau+d)+w(t)$$

其中$t$為接受到信號(hào)的時(shí)間點(diǎn)，$u$為發(fā)射源的信號(hào)，$\tau$為信號(hào)的傳輸時(shí)間，$a$為信號(hào)幅值，$ω_0$為信號(hào)的頻率，$d$為信號(hào)相位，$w(t)$為噪聲過(guò)程。

在測(cè)距的基礎(chǔ)之上，我們對(duì)位置向量、速度向量和推力向量進(jìn)行協(xié)同定位分析。然后，我們將系統(tǒng)的狀態(tài)向量定為

$$\boldsymbol{x}=[\boldsymbol{p,v,\theta}]^T$$

并且通過(guò)Kalman濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)卡爾曼濾波的中心化和去除噪音。

3.2噪聲模型

在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以考慮修正協(xié)方差估計(jì)值來(lái)最小化距離相關(guān)誤差。假設(shè)在時(shí)刻$t$，傳感器$i$和$j$之間的距離為$D_{ij}(n)$，而測(cè)量值為$D_{ij}(n)+r_{ij}(n)$，其中$r_{ij}(n)$是噪聲變量。

針對(duì)噪聲模型，我們有以下假設(shè)：

1）噪聲變量$r_{ij}(n)$是零均值高斯白噪聲。

2）噪音方差與距離的增加而增加。

3）測(cè)量噪聲滿足時(shí)間平穩(wěn)性，并且任何兩個(gè)傳感器之間的測(cè)量噪聲互不相關(guān)。

基于上述假設(shè)，我們建立距離相關(guān)噪聲下機(jī)載無(wú)源傳感器協(xié)同定位的數(shù)學(xué)模型，并且以此為基礎(chǔ)提出一種改進(jìn)的協(xié)方差適應(yīng)算法，減少協(xié)同定位誤差。

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在實(shí)驗(yàn)中，本文所提出的方法與基準(zhǔn)方法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，在距離相關(guān)噪聲下，所提方法能夠有效地改進(jìn)無(wú)源傳感器的定位精度和跟蹤性能。例如，當(dāng)測(cè)距方差增加時(shí)，執(zhí)行改進(jìn)協(xié)方差適應(yīng)算法的機(jī)載無(wú)源傳感器的協(xié)同定位誤差與基準(zhǔn)方法相比，降低了約20%。

5.結(jié)論

本文提出了一種基于卡爾曼濾波的機(jī)載無(wú)源傳感器協(xié)同定位方法，并且針對(duì)距離相關(guān)噪聲的影響，提出了一種改進(jìn)的協(xié)方差適應(yīng)算法，將測(cè)距信息的協(xié)同定位誤差減少到可接受范圍內(nèi)。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，將所提方法與基準(zhǔn)方法進(jìn)行了比較，并且證明了所提出的方法對(duì)于提升定位精度和跟蹤性能的重要性6.在科技高速發(fā)展的時(shí)代，人工智能已經(jīng)不再是一件遙不可及的夢(mèng)想，而是已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。在工業(yè)、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，人工智能為企業(yè)帶來(lái)了巨大的效益和改善了人類的生活。其中，醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能技術(shù)尤為重要，它為醫(yī)療行業(yè)帶來(lái)了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用主要包括以下幾個(gè)方面：

一、醫(yī)學(xué)影像處理

醫(yī)學(xué)影像處理是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域中的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)需要專業(yè)的技術(shù)人員進(jìn)行診斷，常常存在誤判、漏判等問(wèn)題。人工智能技術(shù)的應(yīng)用改變了這種情況。醫(yī)療領(lǐng)域中最常見(jiàn)的影像處理就是CT、MRI、X光等影像的處理和分析。通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以訓(xùn)練出高度智能化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)影像進(jìn)行快速分析和判斷，提高診斷的準(zhǔn)確性和速度。

二、智能問(wèn)診系統(tǒng)

智能問(wèn)診系統(tǒng)是以人工智能技術(shù)為核心的新型醫(yī)療診療系統(tǒng)。它通過(guò)軟件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)智能咨詢、智能導(dǎo)診、智能診療等功能。智能問(wèn)診系統(tǒng)可以幫助患者更加便捷地進(jìn)行病因分析、癥狀診斷和治療建議等，同時(shí)也可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷病情，提高患者就醫(yī)效率。這種技術(shù)尤其適合一些小病小痛的問(wèn)診，能夠讓醫(yī)生更專注的診治重癥疾病。

三、輔助醫(yī)療決策

人工智能技術(shù)的輔助醫(yī)療決策是指通過(guò)人工智能技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和病人信息進(jìn)行快速分析和評(píng)估，為醫(yī)生提供參考，幫助醫(yī)生制定最優(yōu)的診療方案。利用人工智能技術(shù)，可以將海量體檢數(shù)據(jù)、病歷數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，提取有用的特征，幫助醫(yī)生快速找到病人的問(wèn)題，做出更準(zhǔn)確的診療決策，有效縮短診療時(shí)間，優(yōu)化醫(yī)療資源分配。

四、精準(zhǔn)醫(yī)療

精準(zhǔn)醫(yī)療是人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的另一項(xiàng)重要應(yīng)用。它是指通過(guò)人工智能技術(shù)對(duì)病人的基因組、生物樣本和臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，幫助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷和個(gè)性化治療。利用人工智能技術(shù)，可以建立基于人口學(xué)和遺傳學(xué)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)癌癥、心臟病、糖尿病等疾病的早期預(yù)測(cè)。這種方法可以通過(guò)定制的診療方案，為患者提供更好的療效和更高的生存率。

總的而言，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)初步顯現(xiàn)出了強(qiáng)大的推動(dòng)力。但我們也應(yīng)該看到，人工智能技術(shù)的應(yīng)用還有許多問(wèn)題需要解決，如數(shù)據(jù)安全、納入醫(yī)療保障等問(wèn)題。我們希望隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，醫(yī)療領(lǐng)域能更好地發(fā)揮人工智能技術(shù)的作用，為人類的健康和生活帶來(lái)更多的福祉此外，人工智能技術(shù)的應(yīng)用還需配合醫(yī)護(hù)人員的專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗(yàn)，才能真正為病人提供最優(yōu)的醫(yī)療服務(wù)。因此，需要加強(qiáng)醫(yī)護(hù)人員對(duì)人工智能技術(shù)的理解和運(yùn)用能力的培訓(xùn)，使醫(yī)護(hù)人員能夠更好地與人工智能技術(shù)合作，提升醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率。

此外，人工智能技術(shù)的普及還受到醫(yī)療保障制度的影響。在很多國(guó)家和地區(qū)，醫(yī)療成本仍極高，醫(yī)保不完善，病人難以承受高昂的醫(yī)療費(fèi)用。如果人工智能技術(shù)的應(yīng)用不得到有效的政策和資金支持，它的普及和發(fā)展將受到很大限制。

因此，醫(yī)療保障制度應(yīng)該關(guān)注人工智能技術(shù)的應(yīng)用，支持其在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展和推廣。政府可以加強(qiáng)醫(yī)療保險(xiǎn)制度的建設(shè)，以支付更為普及的人工智能技術(shù)所帶來(lái)的醫(yī)療服務(wù)費(fèi)用。此外，政府還應(yīng)該加大對(duì)人工智能技術(shù)的研究和培訓(xùn)力度，培養(yǎng)更多的人才，推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展，以促進(jìn)醫(yī)療領(lǐng)域的創(chuàng)新和進(jìn)步。

在人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，更加重要的是保護(hù)病人的隱私和數(shù)據(jù)安全。病人的數(shù)據(jù)包括個(gè)人隱私、病史和病情等敏感信息，必須得到保護(hù)。人工智能技術(shù)應(yīng)該采取嚴(yán)格的技術(shù)保護(hù)措施，保障病人數(shù)據(jù)和隱私的安全。此外，為了提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的可靠性和質(zhì)量，人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)來(lái)源應(yīng)該是合法、正規(guī)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，以確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可信度。

總之，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用是一項(xiàng)非常重要的創(chuàng)新。它可以幫助醫(yī)生提高診斷效率和治療效果，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療，為廣大病人帶來(lái)更好的醫(yī)療服務(wù)。但隨之而來(lái)的數(shù)據(jù)安全、醫(yī)療保障和人才培養(yǎng)等問(wèn)題也需要我們不斷關(guān)注和完善。相信隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和政策的不斷完善