一種分布式傳感器協同探測方法研究

趙慶璐，賈朝文

（電子信息控制重點實驗室，四川成都 610036）

0 引言

隨著戰場環境的日趨復雜，在未來信息化戰爭中，單傳感器已經無法滿足現代戰爭的需要，多傳感器協同可極大提升系統的探測能力，是未來信息化作戰的必然要求。從武器裝備發展規律來看，作戰系統網絡化是未來高新技術戰爭的特點，利用高度發達的信息網絡技術，將戰爭從“以傳感器為中心”轉化為“以網絡為中心”，通過傳感器組網實現多傳感器信息融合，為指揮員提供實時的戰場空間感知，代表了未來探測系統的發展趨勢[1-3]。

近年來，傳感器水平、計算機數字處理能力和網絡技術的不斷提高，為傳感器組網系統的實現提供了可能。同時，為充分發揮傳感器組網系統的探測能力，需構建與之匹配的協同探測網絡，本文提出了一種“去中心化”的分布式協同探測方法，通過構建基礎骨干網和協同應用網，實現傳感器的協同探測。

1 網絡構建

傳感器協同探測系統面臨多種戰術任務和非協作的目標環境，其組網能力直接影響系統在網絡信息作戰體系下的應用效能，若采用“中心化”的網絡管理方式，會引入“中心化”所固有的運算能力有限、處理效率低、中心節點異常等問題，無法滿足實時、高精度的目標探測需求。因此，本文構建了一個“無中心”的分布式傳感器協同探測網絡：網絡中的每個節點地位對等且以扁平式拓撲結構相互連通和交互；不存在任何中心化的特殊節點和層級結構；每個節點均承擔網絡路由、數據傳播、發現新節點等功能[4]。

1.1 基礎骨干網

在初始狀態下，按照“全域最近鄰”原則構建基礎骨干網絡：每個節點均與距離最近的節點建立點對點通信，當存在多個子網時，在不同的子網選擇距離最近的節點建立點對點通信，生成全域基礎骨干網，節點利用通信連接交互平臺的慣導、傳感器工作狀態、探測的目標等信息。

將基礎骨干網絡用G=（V，E）表示，各平臺對應集合V的網絡節點，節點間的通信鏈路對應集合E的邊，節點的最大通信距離為R，eij表示節點i與節點j間的通信連接，dij表示節點i與節點j間的距離，子網間的通信連接用集合U表示（U?E），則構建的基礎骨干網滿足約束：?eij∈E,dij≤dik≤R||eij∈U(k∈V)。如圖1所示，線型①∈E表示骨干網中的點對點通信連接，線型②表示可與新節點建立的潛在連接。

圖1 基礎骨干網

1.2 協同應用網

在建立的骨干網絡基礎上，基于協同探測任務，以最大化協同效能為準則在網內進行傳感器分配，并基于傳感器分配結果實時、動態地構建和調整應用網絡。如圖2所示，傳感器節點C、D和B、H分別執行不同的協同探測任務，節點C、H為建立在協同應用上的虛擬中心節點，同時為滿足協同任務需求新建立了①、②2條點對點的通信連接。

圖2 協同應用網

圖2所示的協同應用網絡生成的連接矩陣C如式（1）所示，矩陣中元素“1”表示對應的行列節點間建立了點對點的通信連接，“0”表示對應的行列節點間未建立點對點的通信連接。當前協同任務結束后，自動回歸至骨干網，等待下一個協同任務建立新的網絡拓撲。傳感器協同探測的需求會根據戰場電磁信號環境的變化而不斷調整，因此在不同時刻協同應用網絡的拓撲結構會發生變化。

2 傳感器分配

協同應用網的構建是基于傳感器分配的結果，即將目標分配給不同傳感器進行協同探測，并在對應的傳感器間建立點對點的通信連接。傳感器分配的準則為：利用網內某種傳感器組合使得對目標的探測效能最優。目標協同探測效能與傳感器能力（測向精度、探測距離、距離精度等）、目標與傳感器的相對位置關系、協同傳感器間距等因素相關[5-8]，以無源協同探測為例，建立傳感器協同探測誤差模型，如式（2）所示。其中，傳感器的測向精度為σθ，傳感器間距離為L，θ1、θ2分別表示目標信號方向與基線（傳感器連線）間的夾角，β=θ2-θ1為目標與2傳感器形成的交會角，如圖3所示。

圖3 誤差模型示意圖

協同探測效能與探測誤差R成反比，若連接矩陣C選擇傳感器A、B對目標Ti進行協同探測，即在傳感器A、B間建立了點對點通信連接，則對目標Ti的探測效能如式（3）、式（4）所示：

當某個傳感器需執行多個協同探測任務，且受限于傳感器資源的約束，任務存在沖突時，協同探測效能的評估在原誤差模型的基礎上，增加對目標威脅等級的考量，效能評估模型如式（5）所示，m表示需協同探測的目標個數，ωi表示目標Ti的威脅等級。

3 算法描述

在上述分布式傳感器協同探測系統中，網內各傳感器地位平等，均可根據戰術需求、戰場環境的變化及本平臺的目標探測結果，在網內發起協同探測任務。在復雜戰場環境下，受限于傳感器本身的資源限制，不同協同探測任務間存在沖突的風險。

為解決各節點間的任務層競爭問題，本文從利用傳感器對戰場目標進行協同探測這一實際應用出發，以最大化編隊協同探測效能為準則，在網內建立了“發起即信任、信任即響應”，“高威脅、先響應”的智能合約。該合約由事件驅動，運行在網內各節點上，各節點按照合約達成統一的認知，并在此基礎上實現本平臺的任務調度、傳感器資源控制、數據處理等功能，從而構建一個動態、有序、魯棒的協同探測系統。詳細處理流程如圖4所示。

圖4 協同探測處理流程

流程描述如下：1) 各傳感器按1.1節所述構建協同探測基礎骨干網，并進行威脅目標感知與共享；2)基于威脅目標感知結果，人工或各傳感器自主選擇協同探測目標；3) 按第2節所述模型評估不同傳感器組合對目標進行協同探測的效能，并基于效能最大化準則向對應傳感器分配協同探測任務；4) 網內傳感器收到協同探測任務后，基于“發起即信任、信任即響應”的合約，判斷是否與當前正在執行的任務存在資源沖突；5) 若存在資源沖突，基于“高威脅、先響應”的合約，進行任務分配調整；6) 若不存在資源沖突，則構建協同應用網，進行傳感器資源實時調度和融合跟蹤；7) 當戰場環境發生變化，網內各傳感器可重新生成協同探測目標，分配協同探測任務并動態調整協同探測網絡。

4 仿真分析

采用Matlab對上述分布式傳感器協同探測系統進行仿真分析，網內節點的數量及相對位置關系按照1.1節所述，分布在東向20～100 km、北向0～40 km區域范圍內，各傳感器的位置分別為：A(25,10)、B(85,35)、C(35,25)、D(55,35)、E(70,20)、F(80,5)、G(53,20)、H(95,15)、I(55,5)。在東向0～120 km、北向80～180 km區域內模擬生成4個目標，目標位置分別為：目標1(10,100)、目標2(30,140)、目標3(60,170)、目標4(110,150)。假設各目標的威脅等級相當，各傳感器具備同時多目標的探測能力，按照第2節所述的傳感器分配模型進行仿真，傳感器目標分配結果如圖5所示，其中傳感器間的最大通信距離設置為50 km。

圖5 傳感器目標分配

各傳感器基于分配的協同探測任務實時構建協同應用網絡，建立點對點的通信連接，實現對目標的協同探測。設傳感器的測向精度為0.5°，目標1-4均為空中運動目標，Ma數為0.7，航向角分別為90°、135°、180°、225°?；趥鞲衅鞣峙浣Y果，對上述4個目標的協同探測性能進行仿真，時長為60 s，數據率為2 Hz，仿真結果如表1、圖6所示。由表1可知，效能評估值越大，對目標的探測誤差越小。

表1 協同探測效能仿真

圖6 目標探測性能

5 結束語

本文提出了一種分布式傳感器協同探測方法：首先按照“全域最近鄰”原則構建基礎骨干網，然后基于最大化協同探測效能建立傳感器分配模型，并根據傳感器目標分配結果動態自適應地調整網絡拓撲，構建協同應用網，實現對目標的協同探測。場景模擬和仿真分析驗證了該方法的有效性、合理性。該方法可實現對目標實時、高精度的協同探測，且具有較好的魯棒性。同時，考慮到未來網內傳感器數量的不斷增多、類型更加多元，為達到更好的探測性能，在群體智能方面還需作進一步的研究。