Abstract

Przedstawiono i porównano algorytmy rozproszone wyznaczania trajektorii obiektów dynamicznych na podstawie danych z wielu źródeł. Rozważono przypadek, w którym dane dotyczące pozycji obiektów są zakłócone przez dodatkowe fałszywe wykrycia niezwiązane z obserwowanymi obiektami. Algorytmy rozproszone i centralne to dwie podstawowe klasy algorytmów służące do wyznaczania trajektorii obiektów dynamicznych na podstawie danych z wielu czujników. W algorytmach centralnych do systemu przysyłane są nieprzetworzone pomiary pochodzące ze wszystkich czujników. Algorytmy te są teoretycznie optymalne, ale w praktyce ich implementacja może być niemożliwa (ograniczona moc obliczeniowa procesora przetwarzającego oraz przepustowość kanałów transmisyjnych). Ograniczenia te w mniejszym stopniu dotyczą algorytmów rozproszonych, w których do ośrodka centralnego wyznaczającego trajektorie obiektów nie przesyła się pomiarów, a tylko informację (trajektorię lokalną) przetworzoną przez systemy lokalne, wykorzystując wyłącznie dane pochodzące ze skojarzonego z nim czujnika. W pracy przebadano trzy rozproszone algorytmy wyznaczania trajektorii obiektów na podstawie wielu źródeł danych: tworzenie trajektorii centralnej na podstawie trajektorii lokalnych, aktualizacja trajektorii centralnej przy użyciu danych o trajektoriach lokalnych oraz aktualizacja trajektorii centralnej przy użyciu tzw. równoważnego pomiaru. Wyniki symulacji dla przedstawionych algorytmów porównano z teoretycznie optymalnym algorytmem centralnym oraz z algorytmem wyznaczania trajektorii na podstawie jednego źródła danych.

Authors (2)