Адаптивная фильтрация параметров движения источника радиоизлучения на основе TDOA-измерений сенсорной сети при наличии аномальных измерений

Автор(и)

  • Сергей Яковлевич Жук Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт им. Игоря Сикорского", Ukraine https://orcid.org/0000-0002-0046-8450
  • Игорь Олегович Товкач Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт им. Игоря Сикорского", Ukraine https://orcid.org/0000-0002-5989-6126
  • Юлия Юрьевна Реутская Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт им. Игоря Сикорского", Ukraine https://orcid.org/0000-0003-1954-9100

DOI:

https://doi.org/10.20535/S002134701902002X

Ключові слова:

TDOA-измерения, сенсорная сеть, аномальные измерения, параметры движения источника радиоизлучения, смешанные марковские процессы, алгоритм адаптивного оценивания

Анотація

Методы на основе TDOA-измерений находят широкое применение для определения местоположения источника радиоизлучения с помощью беспроводных сенсорных сетей. В реальных условиях часто возникает необходимость учитывать наличие аномальных результатов измерений. Их появление означает существенное нарушение работы датчика сенсорной сети, что приводит к расходимости традиционных алгоритмов калмановской фильтрации параметров движения источника радиоизлучения. В работе на основе математического аппарата смешанных марковских процессов в дискретном времени синтезированы оптимальный и квазиоптимальный алгоритмы адаптивной фильтрации параметров движения источника радиоизлучения на основе TDOA-измерений сенсорной сети при наличии аномальных измерений. Оптимальный алгоритм описывает эволюцию совместной апостериорной плотности вероятности вектора параметров движения и переменных переключения, определяющих вид ошибок измерения датчиков сети. В полученном путем линеаризации уравнения измерения квазиоптимальном алгоритме реализован последовательный способ обработки поступающих данных и выполняется гауссовская аппроксимация апостериорной плотности вероятности параметров движения источника радиоизлучения. Для рассмотренного с помощью статистического моделирования примера разработанный квазиоптимальный алгоритм позволяет распознать появление аномальных ошибок измерений с вероятностью, близкой к единице, и устранить их влияние на точность определения параметров движения источника радиоизлучения.

Біографія автора

Сергей Яковлевич Жук, Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт им. Игоря Сикорского"

Scopus author ID: 7003845214

Посилання

Emery, M.; Denko, M. “IEEE 802.11 WLAN based real-time location tracking in indoor and outdoor environments,” Proc. of Canadian Conf. on Electrical and Computer Engineering, CCECE’07, 22-26 Apr. 2007, Vancouver, Canada. IEEE, 2007, p. 1062–1065. DOI: https://doi.org/10.1109/CCECE.2007.271.

Xu, E.; Ding, Z.; Dasgupta, S. “Target tracking and mobile sensor navigation in wireless sensor networks,” IEEE Trans. Mobile Comput., Vol. 12, No. 1, p. 177-186, Jan. 2013. DOI: https://doi.org/10.1109/TMC.2011.262.

Sinclair, A. J.; Lovell, T. A.; Darling, J. “RF localization solution using heterogeneous TDOA,” IEEE Aerospace Conf., 7-14 Mar. 2015, Big Sky, USA. IEEE, 2015. DOI: https://doi.org/10.1109/AERO.2015.7119256.

Mahfouz, S.; Mourad-Chehade, F.; Honeine, P.; Farah, J.; Snoussi, H. “Target tracking using machine learning and Kalman filter in wireless sensor networks,” IEEE Sensors J., Vol. 14, No. 10, p. 3715-3725, Oct 2014. DOI: https://doi.org/10.1109/JSEN.2014.2332098.

Лю, Ф.; Ли, Х.; Ян, Ч. “Метод оценивания последовательно отсутствующих данных сенсоров с использованием глубокой нейронной сети,” Известия вузов. Радиоэлектроника, Т. 61, № 6, с. 336-348, 2018. DOI: https://doi.org/10.20535/S0021347018060043.

Alsheikh, Mohammad Abu; Lin, Shaowei; Niyato, Dusit; Tan, Hwee-Pink. “Machine learning in wireless sensor networks: Algorithms strategies and applications,” IEEE Commun. Surveys & Tutorials, Vol. 16, No. 4, p. 1996-2018, 2014. DOI: https://doi.org/10.1109/COMST.2014.2320099.

Amar, Alon; Leus, Geert. “A reference-free time difference of arrival source localization using a passive sensor array,” IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop, 4-7 Oct. 2010, Jerusalem, Israel. IEEE, 2010, pp. 157-160. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/SAM.2010.5606725.

Zhang, X.; Huang, J.; Wang, Y.; Zhou, Y. “An efficient estimator for target localization in a multistation redundancy system without matrix inversion,” J. Sensors, Vol. 2018, p. 1-12, 2018. DOI: https://doi.org/10.1155/2018/6362939.

Rullan-Lara, Jose L.; Sanahuja, Guillaume; Lozano, Rogelio; Salaza, Sergio; Garcia-Hernandez, Ramon; Ruz-Hernandez, Jose A. “Indoor localization of a quadrotor based on WSN: a real-time application,” Int. J. Advanced Robotic Systems, Vol. 10, No. 1, 2013. DOI: https://doi.org/10.5772/53748.

El Gemayel, N.; Koslowski, S.; Jondral, F. K.; Tschan, J. “A low cost TDOA localization system: Setup, challenges and results,” Proc. of 10th Workshop on Positioning, Navigation and Communication, WPNC, 20-21 Mar. 2013, Dresden Germany. IEEE, 2013, pp. 1-4. DOI: https://doi.org/10.1109/WPNC.2013.6533293.

El Gemayel, Noha; Jakel, Holger; Jondral, Friedrich K. “Error analysis of a low cost TDoA sensor network,” Proc. of IEEE/ION Position, Location and Navigation Symp., 5-8 May 2014, Monterey, USA. IEEE, 2014, pp. 1140-1145. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/PLANS.2014.6851484.

Wan, Pengwu; Li, Zan; Hao, Benjian. “Time delay estimation of co-frequency signals in TDOA localization based on WSN,” Proc. of Int. Conf. on Computer, Information and Telecommunication Systems, CITS, 6-8 Jul. 2016, Kunming, China. IEEE, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/CITS.2016.7546399.

Makki, Ahmed; Siddig, Abubakr; Saad, Mohamed; Cavallaro, Joseph R.; Bleakley, Chris J. “Indoor localization using 802.11 time differences of arrival,” IEEE Trans. Instrumentation Meas., Vol. 65, No. 3, p. 614-623, Mar 2016. DOI: https://doi.org/10.1109/TIM.2015.2506239.

Куприянов, А. И.; Сахаров, А. В. Теоретические основы радиоэлектронной борьбы: Учеб. пособие. М.: Вузовская книга, 2007. 356 с.

Сирота, А. А.; Кирсанов, Э. А. “Нейросетевые и статистические алгоритмы оценки координат источника радиоизлучения в многопозиционных радиосистемах при наличии аномальных ошибок измерения первичных параметров,” Известия вузов. Радиоэлектроника, T. 49, № 4, С. 19–27, 2006. URI: http://radio.kpi.ua/article/view/S0021347006040030.

You, He; Jianjuan, Xiu; Xin, Guan. Radar Data Processing with Applications. Wiley, 2016. DOI: https://doi.org/10.1002/9781118956878.

Tovkach, I. O.; Zhuk, S. Ya. “Recurrent algorithm for TDOA localization in sensor networks,” J. Aerosp. Technol. Manag., Vol. 9, No. 4, p. 489-494, 2017. DOI: http://dx.doi.org/10.5028/jatm.v9i4.727.

Евланов, П. А.; Жук, С. Я. “Комплексирование измерителей с отказами,” Известия вузов. Радиоэлектроника, Т. 33, № 7, c. 40–45, 1990.

Тихонов, В. И.; Харисов, В. Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. Учебное пособие для вузов. 3-е изд. М.: Горячая Линия–Телеком, 2014. 607 с.

Трифонов, А. П.; Шинаков, Ю. С. Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех. М.: Медиа,. 2012. 264 с.

Жук, С. Я. “Синтез цифровых обнаружителей-измерителей смешанных марковских процессов,” Известия вузов. Радиоэлектроника, Т. 32, № 11, с. 31–37, 1989. URI: http://radio.kpi.ua/article/view/S002134701989110063.

Товкач, И. О.; Жук, С. Я. “Адаптивная фильтрация параметров движения источника радиоизлучения при комплексном использовании данных сенсорной сети, полученных на основе методов TDOA и RSS,” Известия вузов. Радиоэлектроника, Т. 60, № 12, с. 685–695, 2017. DOI: https://doi.org/10.20535/S0021347017120020.

Опубліковано

2019-03-26

Як цитувати

Жук, С. Я., Товкач, И. О., & Реутская, Ю. Ю. (2019). Адаптивная фильтрация параметров движения источника радиоизлучения на основе TDOA-измерений сенсорной сети при наличии аномальных измерений. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 62(2), 81–92. https://doi.org/10.20535/S002134701902002X

Номер

Розділ

Оригінальні статті