面向无人机通感一体化系统的移动目标跟踪与轨迹优化

摘要

针对复杂边境巡检场景中移动目标难以实时感知及精确跟踪，且无法稳定地将感知跟踪信息传递给通信用户等问题，提出了一种基于无人机通信感知一体化(UAV-ISAC)的扩展卡尔曼滤波(EKF)方案实时跟踪、预测和通报移动目标的位置。首先利用从回波信号中提取的延迟测量值通过最优线性多边测距(OLM)估计出目标初始位置，然后通过EKF跟踪和预测移动目标位置，基于此构建了一个UAV实时轨迹优化的问题，旨在最小化目标位置估计误差并满足用户通信服务质量约束。针对该问题的非凸特性，结合线性矩阵不等式(LMI)松弛和逐次凸逼近(SCA)技术将原问题转化为凸的半定规划问题，从而通过数值工具求解得到原问题的近似最优解。仿真结果表明，所提方案在保持稳定的通信服务前提下，能实现对移动目标的精准定位与实时跟踪。

关键词

无人机 / 通信感知一体化 / 扩展卡尔曼滤波 / 轨迹优化 / 最优线性多边测距