CN117098255A - 一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，涉及航迹监测技术领域，通过获取所有雷达节点的性能数据后，通过分析性能数据建立性能系数，将性能系数小于性能阈值的雷达节点进行更换或维护处理，然后依据性能系数由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表，将节点排序表中，排序第一的雷达节点作为虚拟中心，基于去中心化的自组网算法接入其他雷达节点的目标航迹信息。本发明去除了中心设备，计算处理调整至雷达边缘测进行计算，方便快速进行组网部署，去除中心设备成本，且提高数据处理效率，并且对所有雷达节点进行性能评估，选用最优雷达节点作为虚拟中心，有效提高对海上目标的航行轨迹的检测精度。

Description

一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法

技术领域

本发明涉及航迹监测技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法。

背景技术

雷达是一种利用无线电波进行目标探测和测量的技术，意为“无线电探测与测距”，它最初是为军事用途而开发的，但现在广泛应用于民用领域，如航空、航海、气象、交通管理、地质勘探等；

雷达自组网航迹监测系统是一种基于雷达技术的自组织网络系统，旨在实现多个雷达传感器之间的自动协同工作，共同监测和追踪海上目标的航行轨迹。

现有技术存在以下不足：

1、目前的雷达组网中，单雷达进行信号处理，数据处理后经过通讯网络，传输到中心设备，在中心设备与其他了雷达进行目标关联、融合，实现组网，组网后由中心设备提供数据显示，不仅增加了中心设备成本，而且计算以及分析过程均需要经过中心设备进行处理，降低了数据的处理效率；

2、由于雷达自组网系统中设置有若干雷达，现有系统对雷达没有性能评估处理，导致无法确定雷达是否能够可靠地检测到目标，或者是否会产生过多的虚警。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，以解决背景技术中不足。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，所述方法包括以下步骤：

S1：处理端对所有雷达节点进行初始排序，初始排序表为{d₁、d₂、...、d_n}，并设计网络拓扑结果和通信协议；

S2：获取所有雷达节点的性能数据后，通过分析性能数据建立性能系数；

S3：将性能系数小于性能阈值的雷达节点进行更换或维护处理；

S4：依据性能系数由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表；

S5：将节点排序表中，排序第一的雷达节点作为虚拟中心；

S6：基于去中心化的自组网算法接入其他雷达节点的目标航迹信息，并定义雷达节点之间数据传输协议以及数据处理方法。

在一个优选的实施方式中，步骤S2中，建立性能系数包括以下步骤：

S2.1：获取所有雷达节点的实时定位绝对误差、发射功率、脉冲压缩指数以及运行电压波动系数；

S2.2：将实时定位绝对误差、发射功率、脉冲压缩指数以及运行电压波动系数综合计算获取性能系数，计算表达式为：

式中，/>为实时定位绝对误差，/>为发射功率，/>为脉冲压缩指数，/>为运行电压波动系数，/>、/>、/>、/>分别为发射功率、脉冲压缩指数、实时定位绝对误差以及运行电压波动系数的比例系数，且/>、/>、/>、/>均大于0。

在一个优选的实施方式中，获取所述性能系数后，若性能系数/>＜性能阈值，则该雷达节点需要进行更换或维护处理，若性能系数/>≥性能阈值，则该雷达节点不需要进行更换或维护处理。

在一个优选的实施方式中，所述实时定位绝对误差的计算表达式为：

式中，/>、/>为实际位置的坐标，/>、/>为估计位置的坐标，N为样本的数量。

在一个优选的实施方式中，所述发射功率的计算表达式为：

式中，/>表示雷达系统发射脉冲的频率，/>表示单个发射脉冲的时间长度，/>表示单个脉冲的平均功率。

在一个优选的实施方式中，所述脉冲压缩指数的计算表达式为：

式中，/>为压缩脉冲幅度，/>为原始脉冲幅度。

在一个优选的实施方式中，所述运行电压波动系数的计算表达式为：

式中，/>为雷达节点接入的实时电压，/>为雷达节点接入稳定电压范围。

在一个优选的实施方式中，步骤S4中，生成节点排序表包括以下步骤：

获取所有雷达节点的性能系数后，依据性能系数/>由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表，节点排序表为动态实时更新。

在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

1、本发明通过获取所有雷达节点的性能数据后，通过分析性能数据建立性能系数，将性能系数小于性能阈值的雷达节点进行更换或维护处理，然后依据性能系数由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表，将节点排序表中，排序第一的雷达节点作为虚拟中心，基于去中心化的自组网算法接入其他雷达节点的目标航迹信息，该自组网方法去除了中心设备，计算处理调整至雷达边缘测进行计算，方便快速进行组网部署，去除中心设备成本，且提高数据处理效率，并且对所有雷达节点进行性能评估，选用最优雷达节点作为虚拟中心，有效提高对海上目标的航行轨迹的检测精度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的方法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：请参阅图1所示，本实施例所述一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，所述方法包括以下步骤：

处理端对所有雷达节点进行初始排序，初始排序表为{d₁、d₂、...、d_n}，n为正整数，该步骤是为了给所有雷达节点进行初始标记，从而便于后续对雷达节点的更新排序，具体为：

收集所有雷达节点的相关信息，包括节点的特征、位置、性能参数等；

将节点信息整理成一个列表，形成初始排序表；确定用于排序的指标或标准，这可以是节点的某种性能度量，如信号强度、计算能力、距离等；选择适合应用场景的指标；

根据选定的排序指标，对初始排序表中的节点进行排序；可以使用升序或降序，根据指标的特性决定；

将排序后的初始排序表进行展示，可以生成一个显示节点排序的列表或图表。

设计网络拓扑结果和通信协议包括以下步骤：

定义雷达自组网的具体应用场景和目标，例如目标跟踪、数据融合、环境监测等；确定通信的要求，包括数据传输速率、延迟、可靠性等；

根据应用需求和地理环境，规划雷达节点的分布和位置；考虑节点之间的距离、覆盖范围以及可能的阻挡和干扰；

根据节点分布，选择适合的网络拓扑结构，如星型、网状、环形等；考虑拓扑结构对通信效率、鲁棒性和可扩展性的影响；

确定节点之间的通信协议，包括数据传输、控制信息交换等；定义数据帧格式、传输频率、数据同步机制等；

如果网络拓扑需要中继节点，设计节点之间的路由和中继策略；考虑如何选择最佳的传输路径，以优化数据传输质量和网络效率；

设计数据传输管理策略，包括数据优先级、分段传输、数据重传等；

确保数据能够及时传输并保持数据完整性；

设计通信安全机制，确保数据传输过程中的保密性和完整性；考虑加密、认证和防止恶意攻击的策略；

考虑网络拓扑变化、节点失效和故障恢复的情况，设计鲁棒性和自适应性策略；确保网络能够适应环境变化和节点动态。

获取所有雷达节点的性能数据后，通过分析性能数据建立性能系数，将性能系数小于性能阈值的雷达节点进行更换或维护处理，然后依据性能系数由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表，将节点排序表中，排序第一的雷达节点作为虚拟中心。基于去中心化的自组网算法接入其他雷达节点的目标航迹信息，具体为：

虚拟中心初始化：将排序表中排在第一位的雷达节点标记为虚拟中心节点；虚拟中心节点负责协调和管理整个自组网的信息交换和协作；

邻居节点探测：虚拟中心节点开始广播消息，邀请其他雷达节点加入自组网；其他节点收到广播后，可以响应并将自身加入到虚拟中心节点的邻居列表中；

航迹信息共享：虚拟中心节点与其邻居节点建立通信连接，开始交换目标航迹信息；邻居节点将自己的目标航迹信息发送给虚拟中心节点；

数据融合与处理：虚拟中心节点接收到邻居节点的目标航迹信息后，可以对这些信息进行数据融合和处理；数据融合可以包括航迹合并、去重、目标识别等处理步骤；

航迹更新与分发：虚拟中心节点根据融合后的信息更新自身的目标航迹数据库；虚拟中心节点将更新后的目标航迹信息分发给其他邻居节点；

邻居节点反馈与反馈处理：邻居节点收到更新后的目标航迹信息后，可以对比自身的信息进行验证和更新；邻居节点将验证结果和自身的信息反馈给虚拟中心节点；

航迹修正与优化：虚拟中心节点根据邻居节点的反馈，对自身的目标航迹信息进行修正和优化；修正可能包括航迹的校正、冗余信息的清除等；

分发更新信息：虚拟中心节点将修正后的目标航迹信息重新分发给其他邻居节点；邻居节点继续与虚拟中心节点保持通信，持续更新航迹信息。

定义雷达节点之间数据传输协议以及数据处理方法，处理方法包括数据融合、目标跟踪等，确保数据在节点之间传输的安全性和可靠性，进一步进行目标关联、融合，实现区域化的目标组网，具体为：

数据传输协议设计：确定数据传输的格式，包括数据帧结构、字段含义等；设计数据传输的控制流程，包括数据请求、确认、重传等机制；考虑通信协议的带宽、延迟、包丢失率等特性，选择合适的协议类型，如TCP、UDP等；

数据加密与认证：使用加密算法对传输的数据进行加密，确保数据在传输过程中的保密性；实施认证机制，确保数据的发送和接收方都是合法的节点，防止恶意节点干扰；

数据完整性保护：使用校验和、哈希值等方法验证数据的完整性，防止数据在传输过程中被篡改；对于重要数据，可以采用数字签名等方法来验证数据的来源和完整性；

数据压缩与分段传输：考虑数据传输效率，可以在传输前对数据进行压缩，减小传输数据量；对于大数据包，可以将其分成较小的分段进行传输，以降低丢包率和传输延迟；

数据处理方法设计：数据融合：将来自不同雷达节点的目标信息进行融合，形成更全面、准确的目标画面；可以使用加权平均、卡尔曼滤波等方法；目标识别与分类：对融合后的数据进行目标识别和分类，区分不同类型的目标；

目标跟踪：使用跟踪算法对目标进行持续追踪，估计目标的位置、速度和加速度等参数。

本申请通过获取所有雷达节点的性能数据后，通过分析性能数据建立性能系数，将性能系数小于性能阈值的雷达节点进行更换或维护处理，然后依据性能系数由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表，将节点排序表中，排序第一的雷达节点作为虚拟中心，基于去中心化的自组网算法接入其他雷达节点的目标航迹信息，该自组网方法去除了中心设备，计算处理调整至雷达边缘测进行计算，方便快速进行组网部署，去除中心设备成本，且提高数据处理效率，并且对所有雷达节点进行性能评估，选用最优雷达节点作为虚拟中心，有效提高对海上目标的航行轨迹的检测精度。

本申请中，使用的雷达节点自带web服务，可以通过网页浏览目标航迹信息，并可以对雷达节点进行控制，包括对接入的雷达节点进行控制。

实施例2：获取所有雷达节点的性能数据后，通过分析性能数据建立性能系数，将性能系数小于性能阈值的雷达节点进行更换或维护处理，然后依据性能系数由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表，将节点排序表中，排序第一的雷达节点作为虚拟中心。

获取所有雷达节点的性能数据后，通过分析性能数据建立性能系数包括以下步骤：

获取所有雷达节点的实时定位绝对误差、发射功率、脉冲压缩指数以及运行电压波动系数；

将实时定位绝对误差、发射功率、脉冲压缩指数以及运行电压波动系数综合计算获取性能系数，计算表达式为：

式中，/>为实时定位绝对误差，/>为发射功率，/>为脉冲压缩指数，/>为运行电压波动系数，/>、/>、/>、/>分别为发射功率、脉冲压缩指数、实时定位绝对误差以及运行电压波动系数的比例系数，且/>、/>、/>、/>均大于0。

获取性能系数后，若性能系数/>＜性能阈值，则该雷达节点需要进行更换或维护处理，若性能系数/>≥性能阈值，则该雷达节点不需要进行更换或维护处理。

本申请通过将实时定位绝对误差、发射功率、脉冲压缩指数以及运行电压波动系数综合计算获取性能系数，从而全面评估各个雷达节点的性能，并将性能系数小于性能阈值的雷达节点进行更换或维护处理，保证自组网系统的稳定运行。

实时定位绝对误差的计算表达式为：

式中，/>、/>为实际位置的坐标，/>、/>为估计位置的坐标，N为样本的数量，实时定位绝对误差较大，意味着雷达节点存在较大的测量偏差，无法提供准确的测量结果，从而影响雷达系统的性能和可靠性。

发射功率的计算表达式为：

式中，/>表示雷达系统发射脉冲的频率，/>表示单个发射脉冲的时间长度，/>表示单个脉冲的平均功率，雷达节点的发射功率越大，以提供更强的信号强度，从而增加雷达系统的探测距离，此外，较大的发射功率还可以提供更高的信噪比，从而提高雷达系统的目标检测能力和目标分辨能力。

脉冲压缩指数的计算表达式为：

式中，/>为压缩脉冲幅度，/>为原始脉冲幅度，脉冲压缩是一种信号处理技术，通过将长脉冲转化为短脉冲来提高雷达系统的分辨能力和目标检测能力，脉冲压缩效率表示在脉冲压缩过程中能量的保持程度，即输出脉冲的能量与输入脉冲的能量之比；

脉冲压缩指数越大，意味着输出脉冲能量相对较高，可以提供更好的目标分辨能力和目标检测能力，高脉冲压缩指数还可以减少雷达系统对功率放大器和发射机的要求，从而降低系统成本和功耗。

运行电压波动系数的计算表达式为：

式中，/>为雷达节点接入的实时电压，/>为雷达节点接入稳定电压范围，运行电压波动系数越大，表明雷达节点运行过程中，接入的电压波动幅度越大，从而影像雷达节点的稳定使用。

然后依据性能系数由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表，将节点排序表中，排序第一的雷达节点作为虚拟中心，具体为：

获取所有雷达节点的性能系数后，性能系数越大，表明雷达节点的性能越好，依据性能系数由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表，且节点排序表为动态实时更新，从而保证虚拟中心一直为最优雷达节点，提高自组网系统的整体性能。

为了更好的说明上述技术方案，我们举例如下：

假设自组网系统中，共有五个雷达节点，进行初始排序后，初始排序表为{d₁、d₂、d₃、d₄、d₅}；

获取d₁、d₂、d₃、d₄、d₅雷达节点的性能系数后，若性能系数对比结果为：d₄＞d₂＞d₁＞d₃＞d₅，则依据性能系数由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表为{d₄、d₂、d₁、d₃、d₅}，此时d₄雷达节点作为虚拟中心使用，若d₃雷达节点的性能系数小于性能阈值，则需要对d₃、d₅雷达节点进行更换或维护。

过了2h后，重新获取d₁、d₂、d₃、d₄、d₅雷达节点的性能系数，若性能系数对比结果为：d₅＞d₄＞d₃＞d₁＞d₂，则依据性能系数由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表为{d₅、d₄、d₃、d₁、d₂}，此时d₅雷达节点作为虚拟中心使用，若d₂雷达节点的性能系数小于性能阈值，则需要对d₂雷达节点进行更换或维护，以此类推，能够使得虚拟中心处于最优性能雷达节点运行。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据集进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据集中心通过有线或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据集中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据集中心等数据集存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A,B可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。

本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only-memory，ROM)、随机存取存储器(random-access-memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

S1：处理端对所有雷达节点进行初始排序，初始排序表为{d₁、d₂、...、d_n}，并设计网络拓扑结果和通信协议；

S2：获取所有雷达节点的性能数据后，通过分析性能数据建立性能系数；

S3：将性能系数小于性能阈值的雷达节点进行更换或维护处理；

S4：依据性能系数由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表；

S5：将节点排序表中，排序第一的雷达节点作为虚拟中心；

S6：基于去中心化的自组网算法接入其他雷达节点的目标航迹信息，并定义雷达节点之间数据传输协议以及数据处理方法。

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，其特征在于：步骤S2中，建立性能系数包括以下步骤：

S2.1：获取所有雷达节点的实时定位绝对误差、发射功率、脉冲压缩指数以及运行电压波动系数；

S2.2：将实时定位绝对误差、发射功率、脉冲压缩指数以及运行电压波动系数综合计算获取性能系数，计算表达式为：

式中，/>为实时定位绝对误差，/>为发射功率，/>为脉冲压缩指数，/>为运行电压波动系数，/>、/>、/>、/>分别为发射功率、脉冲压缩指数、实时定位绝对误差以及运行电压波动系数的比例系数，且/>、/>、/>、/>均大于0。

3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，其特征在于：获取所述性能系数后，若性能系数/>＜性能阈值，则该雷达节点需要进行更换或维护处理，若性能系数/>≥性能阈值，则该雷达节点不需要进行更换或维护处理。

4.根据权利要求3所述的一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，其特征在于：所述实时定位绝对误差的计算表达式为：

式中，/>、/>为实际位置的坐标，/>、/>为估计位置的坐标，N为样本的数量。

5.根据权利要求4所述的一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，其特征在于：所述发射功率的计算表达式为：

式中，/>表示雷达系统发射脉冲的频率，/>表示单个发射脉冲的时间长度，/>表示单个脉冲的平均功率。

6.根据权利要求5所述的一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，其特征在于：所述脉冲压缩指数的计算表达式为：

式中，/>为压缩脉冲幅度，/>为原始脉冲幅度。

7.根据权利要求6所述的一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，其特征在于：所述运行电压波动系数的计算表达式为：

式中，/>为雷达节点接入的实时电压，/>为雷达节点接入稳定电压范围。

8.根据权利要求7所述的一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法，其特征在于：步骤S4中，生成节点排序表包括以下步骤：

获取所有雷达节点的性能系数后，依据性能系数/>由大到小对所有雷达节点进行更新排序，生成节点排序表，节点排序表为动态实时更新。