Lokaliseringen av en radiofrekvenssändare med intermittenta sändningar beaktas via en grupp obemannade luftfartyg (UAV) utrustade med allriktade mottagna signalstyrkesensorer. Denna grupp ger sig ut på en autonom patrull för att lokalisera och spåra målet med en specificerad noggrannhet, så snabbt som möjligt. Utmaningen kan brytas ned i två steg: 1) uppskattning av målpositionen med tanke på tidigare mätningar (lokalisering) och 2) planering av den framtida banan för spårning av UAV:er för att få lägre förväntat lokaliseringsfel med tanke på aktuell uppskattning (vägplanering). För varje steg jämför vi två algoritmer när det gäller prestanda och beräkningsbelastning. För lokaliseringsstadiet jämför vi ett detekteringsbaserat utvidgat Kalman-filter (EKF) och en rekursiv Bayesiansk estimator. För vägplaneringsstadiet jämför vi en brantaste nedstigningsbaksida Cramer-Rao nederkantsplanering och en bioinspirerad heuristisk vägplanering. Våra resultat visar att den brantaste nedstigningsvägen som planeras överträffar den bioinspirerade vägplaneringen genom en storleksordning, och rekursiva Bayesian-skattning eller snävt överträffar detektionsbaserade EKF. INDEX TERMS Cramer Rao nedre gränsen, drönare, Fisher information, intermittent sändare, störsändare, lokalisering, brantaste nedstigning, spårning, UAV.
Koohifar m.fl. i REF tillhandahöll en enda sensormyopisk styrlösning baserad på den brantaste nedstigningsriktningen för den förutsagda bakre Cramer-Rao nedre gränsen (PCRLB).
Autonomous Tracking of Intermittent RF Source Using a UAV Swarm
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}