【摘 要】
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在分布式传感器网络中,每个节点通过与临近节点交换多目标后验分布并联合所有临近节点的信息进行融合。但分布式传感器网络中的节点因功能、配置时钟、探测范围等特性的差异,导致节点间往往无法在相同视域内的同一时间点探测到相同的目标信息,造成基于广义协方差交叉（GCI）和加权算术平均（WAA）准则的分布式融合算法失效。能否保证待融合信息所表征的目标信息一致,是保证时间异步和非同视域条件下的分布式融合算法有效的
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在分布式传感器网络中,每个节点通过与临近节点交换多目标后验分布并联合所有临近节点的信息进行融合。但分布式传感器网络中的节点因功能、配置时钟、探测范围等特性的差异,导致节点间往往无法在相同视域内的同一时间点探测到相同的目标信息,造成基于广义协方差交叉（GCI）和加权算术平均（WAA）准则的分布式融合算法失效。能否保证待融合信息所表征的目标信息一致,是保证时间异步和非同视域条件下的分布式融合算法有效的关键。本文围绕时间异步和非同视域条件下的分布式融合算法所面临的多采样率、存在时钟偏置、视域不同、视域信息未知等问题,进行了问题分析、方法研究、仿真实验等系统性工作,主要研究内容包括:1.针对时间异步条件下的分布式融合问题,提出了GCI准则下基于时戳差值（TD）的分布式融合算法（TD-GCI）,可在多采样率的时间异步场景中,利用时戳信息和C-K方程实现节点间后验分布的时间校准,保证了GCI融合算法的有效性;提出了GCI准则下基于时间偏置估计（TE）的分布式融合算法（TE-GCI）,可在存在时钟偏置和未知传输时延的时间异步场景中,利用随机采样或多时钟假设方法估计出后验分布之间的时间偏置,保证了时间校准过程的有效性。2.针对非同视域条件下的分布式融合问题,提出了GCI准则下基于强度分解（ID）的概率假设密度（PHD）滤波器的分布式融合算法（ID-GCI-PHD）,可在视域信息未知的非同视域场景中,实现子强度函数间的匹配与融合,提高了GCI-PHD融合算法在目标漏检发生时的跟踪性能;提出了WAA准则下基于视域信息的ID-WAA-PHD分布式融合算法（FID-WAA-PHD）,提高了在视域信息可靠已知且时不变的非同视域场景中的目标基数估计的精度;提出了基于聚类方法实现的ID-WAA-PHD分布式融合算法（CID-WAA-PHD）,避免了在视域信息不可靠或未知的非同视域场景中由不可靠视域信息造成的错误空间划分。3.针对时间异步且非同视域条件下的分布式融合问题,提出了WAA准则下异步的基于聚类方法实现的ID-WAA-PHD分布式融合算法（ACID-WAA-PHD）,同时实现时间校准和自适应空间划分,拓展了WAA-PHD融合算法的应用范围。
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