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基于马尔科夫决策过程的多传感器协同检测与跟踪调度方法

徐公国 单甘霖 段修生 乔成林 王浩天

引用本文: 徐公国, 单甘霖, 段修生, 乔成林, 王浩天. 基于马尔科夫决策过程的多传感器协同检测与跟踪调度方法[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT181129 shu
Citation:  Gongguo XU, Ganlin SHAN, Xiusheng DUAN, Chenglin QIAO, Haotian WANG. Scheduling Method Based on Markov Decision Process for Multi-sensor Cooperative Detection and Tracking[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT181129 shu

基于马尔科夫决策过程的多传感器协同检测与跟踪调度方法

    作者简介: 徐公国: 男,1990年生,博士生,研究方向为传感器管理、信息融合;
    单甘霖: 男,1962年生,教授,博士生导师,研究方向为信息融合理论与应用、武器系统仿真;
    段修生: 男,1970年生,教授,博士生导师,研究方向为电子装备故障诊断、信息融合;
    乔成林: 男,1990年生,博士生,研究方向为信息融合、传感器管理;
    王浩天: 男,1989年生,博士生,研究方向为故障诊断、智能优化算法;
    通讯作者: 单甘霖, shanganlin@163.com
摘要: 针对多任务场景下的传感器调度问题,该文提出一种面向目标协同检测与跟踪的多传感器调度方法。首先,该方法基于部分可观马尔科夫决策过程(POMDP)构建传感器调度模型,并基于后验克拉美-罗下界(PCRLB)设计优化目标函数。其次,考虑传感器切换时间和目标数目的时变性,采用随机分布粒子计算新生目标的检测概率,给出了固定目标数目和时变目标数目情形下的传感器调度方法。最后,为满足在线调度的实时性需求,采用自适应多种群协同差分进化(AMCDE)算法求解传感器调度方案。仿真结果表明,该方法能够有效应对多任务场景,实现多传感器资源的合理调度。

English

    1. [1]

      乔成林, 单甘霖, 段修生, 等. 面向跟踪任务需求的主动传感器调度方法[J]. 系统工程与电子技术, 2017, 39(11): 2515–2521. doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2017.11.18
      QIAO Chenglin, SHAN Ganlin, DUAN Xiusheng, et al. Scheduling algorithm of active sensors for tracking task requirement[J]. Systems Engineering and Electronics, 2017, 39(11): 2515–2521. doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2017.11.18

    2. [2]

      陈延军, 潘泉, 梁彦, 等. 基于信息量的分布式协同自组织算法[J]. 控制理论与应用, 2011, 28(10): 1391–1398.
      CHEN Yanjun, PAN Quan, LIANG Yan, et al. Decentralized collaborative self-organization algorithm based on information content[J]. Control Theory &Applications, 2011, 28(10): 1391–1398.

    3. [3]

      ZHANG Duo, LIU Meiqin, ZHANG Senlin, et al. Mutual-information based weighted fusion for target tracking in underwater wireless sensor networks[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2018, 19(4): 544–556. doi: 10.1631/FITEE.1601695

    4. [4]

      CAO Nianxia, CHOI S, MASAZADE E, et al. Sensor selection for target tracking in wireless sensor networks with uncertainty[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2016, 64(20): 5191–5204. doi: 10.1109/TSP.2016.2595500

    5. [5]

      ZHANG Qiang, LIU Meiqin, and ZHANG Senlin. Node topology effect on target tracking based on UWSNs using quantized measurements[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2015, 45(10): 2323–2335. doi: 10.1109/TCYB.2014.2371232

    6. [6]

      KESHAVARZ-MOHAMMADIYAN A and KHALOOZADEH H. Interacting multiple model and sensor selection algorithms for manoeuvring target tracking in wireless sensor networks with multiplicative noise[J]. International Journal of Systems Science, 2017, 48(5): 899–908. doi: 10.1080/00207721.2016.1177128

    7. [7]

      VAISENBERG R, MOTTA A D, MEHROTRA S, et al. Scheduling sensors for monitoring sentient spaces using an approximate POMDP policy[J]. Pervasive and Mobile Computing, 2014, 10: 83–103. doi: 10.1016/j.pmcj.2013.10.014

    8. [8]

      胡波, 王祺尧, 冯辉, 等. 一种无线传感器网络中目标跟踪的自适应节点调度算法[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(9): 33–41. doi: 10.11999/JEIT171154
      HU Bo, WANG Qiyao, FENG Hui, et al. Adaptive sensor scheduling algorithm for target tracking in wireless sensor networks[J]. Journal of Electronics &Information Technology, 2018, 40(9): 33–41. doi: 10.11999/JEIT171154

    9. [9]

      ZHANG Zining and SHAN Ganlin. UTS-based foresight optimization of sensor scheduling for low interception risk tracking[J]. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 2014, 28(10): 921–931. doi: 10.1002/acs.2417

    10. [10]

      万开方, 高晓光, 李波, 等. 基于部分可观察马尔可夫决策过程的多被动传感器组网协同反隐身探测任务规划[J]. 兵工学报, 2015, 36(4): 731–743. doi: 10.3969/j.issn.1000-1093.2015.04.023
      WAN Kaifang, GAO Xiaoguang, LI Bo, et al. Mission planning of passive networked sensors for cooperative anti-stealth detection based on POMDP[J]. Acta Armamentarii, 2015, 36(4): 731–743. doi: 10.3969/j.issn.1000-1093.2015.04.023

    11. [11]

      ARASARATNAM I, HAYKIN S, and HURD T R. Cubature Kalman filtering for continuous-discrete systems: Theory and simulations[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2010, 58(10): 4977–4993. doi: 10.1109/TSP.2010.2056923

    12. [12]

      THARMARASA R, KIRUBARAJAN T, HERNANDEZ M L, et al. PCRLB-based multisensor array management for multitarget tracking[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2007, 43(2): 539–555. doi: 10.1109/taes.2007.4285352

    13. [13]

      QIN A K, HUANG V L, and SUGANTHAN P N. Differential evolution algorithm with strategy adaptation for global numerical optimization[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2009, 13(2): 398–417. doi: 10.1109/tevc.2008.927706

    14. [14]

      LI Genghui, LIN Qiuzhen, CUI Laizhong, et al. A novel hybrid differential evolution algorithm with modified CoDE and JADE[J]. Applied Soft Computing, 2016, 47: 577–599. doi: 10.1016/j.asoc.2016.06.011

    15. [15]

      邱晓红, 胡玉婷, 李渤. 求解多处理器任务调度问题的改进差分进化算法[J]. 控制与决策, 2016, 31(2): 217–224. doi: 10.13195/j.kzyjc.2014.1418.
      QIU Xiaohong, HU Yuting, and LI Bo. Multiprocessor task scheduling based on improved differential evolution algorithm[J]. Control and Decision, 2016, 31(2): 217–224. doi: 10.13195/j.kzyjc.2014.1418.

    1. [1]

      张红霞邹华林荣恒杨放春. 基于马尔科夫决策过程的可适变业务流程建模及分析. 电子与信息学报, doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01413

    2. [2]

      杜永兆范宇凌柳培忠唐加能骆炎民. 多种群协方差学习差分进化算法. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT180670

    3. [3]

      徐涛郭威吕宗磊. 基于快速极限学习机和差分进化的机场噪声预测模型. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT150986

    4. [4]

      高红民李臣明周惠张振陈玲慧何振宇. 神经网络敏感性分析的高光谱遥感影像降维与分类方法. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT160052

    5. [5]

      王汝言李宏娟吴大鹏李红霞. 基于半马尔科夫决策过程的虚拟传感网络资源分配策略. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT190016

    6. [6]

      卢忠亮杨雪霞谭冠南. 一种平面印刷电控波束扫描天线阵. 电子与信息学报, doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01214

    7. [7]

      李二保雷菁徐富兵. 非规则LDPC度分布优化设计. 电子与信息学报, doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00799

    8. [8]

      施政朱琦. 基于马尔科夫过程的异构网络性能分析与优化. 电子与信息学报, doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00251

    9. [9]

      唐德可王峰王宏琦. 基于马尔科夫分割的单极化SAR数据洪涝水体检测方法. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT180420

    10. [10]

      陈前斌何小强吴攀唐伦. 基于部分可测马尔科夫决策过程业务感知的微基站休眠时长确定策略. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT170274

    11. [11]

      刘玉磊梁俊肖楠扈瑜龙胡猛. 基于马尔科夫模型的认知无线电动态双门限能量检测策略. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT151400

    12. [12]

      朱江徐斌阳李少谦. 一种基于马尔可夫决策过程的认知无线电网络传输调度方案. 电子与信息学报, doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00960

    13. [13]

      唐伦施颖洁杨希希陈前斌. 非正交多址接入系统中基于受限马尔科夫决策过程的网络切片虚拟资源分配算法. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT180131

    14. [14]

      赵拥军赵勇胜赵闯. 基于马尔科夫键蒙特卡洛抽样的最大似然时差-频差联合估计算法. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT160050

    15. [15]

      胡波王祺尧冯辉罗灵兵. 一种无线传感器网络中目标跟踪的自适应节点调度算法. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT171154

    16. [16]

      袁晓光杨万海史林. 动态大规模无线传感器网络决策融合. 电子与信息学报, doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.01656

    17. [17]

      刘江义王春平. 基于双马尔科夫链的势概率假设密度滤波. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT180352

    18. [18]

      毕笃彦眭萍何林远马时平. 基于Color Lines先验的高阶马尔科夫随机场去雾. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT151308

    19. [19]

      曹容菲张美霞王醒策武仲科周明全田沄刘新宇. 基于高斯-马尔科夫随机场模型的脑血管分割算法研究. 电子与信息学报, doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01534

    20. [20]

      高鹰谢胜利. 基于泛函连接网络和差分进化算法的后非线性混叠信号盲分离方法. 电子与信息学报,

  • 图 1  基于POMDP的多传感器协同调度过程

    图 2  传感器调度时序图

    图 3  多种群协同策略

    图 4  场景1示意图

    图 5  目标1运动模型估计概率变化曲线

    图 6  目标1估计位置RMSE

    图 7  目标2估计位置RMSE

    图 8  场景2示意图

    图 9  第14时刻传感器调度方案

    图 12  第40时刻传感器调度方案

    图 10  第15时刻传感器调度方案

    图 11  第39时刻传感器调度方案

    表 1  几种DE算法变异策略

    策略名称变异公式
    Rand经典${{V}}_l^{j + 1} = {{Y}}_{{\rm{r1}}}^j + \beta ({{Y}}_{{\rm{r2}}}^j - {{Y}}_{{\rm{r3}}}^j)$
    Best${{V}}_l^{j + 1} = {{Y}}_{\rm{b}}^j + \beta ({{Y}}_{{\rm{r2}}}^j - {{Y}}_{{\rm{r3}}}^j)$
    Rand-to-Best${{V}}_l^{j + 1} = {{Y}}_{{\rm{r1}}}^j + {\beta _1}({{Y}}_{\rm{b}}^j - {{Y}}_{{\rm{r1}}}^j) + {\beta _2}({{Y}}_{{\rm{r2}}}^j - {{Y}}_{{\rm{r3}}}^j)$
    Target-to-Best${{V}}_l^{j + 1} = {{Y}}_l^j + {\beta _1}({{Y}}_{\rm{b}}^j - {{Y}}_l^j) + {\beta _2}({{Y}}_{{\rm{r2}}}^j - {{Y}}_{{\rm{r3}}}^j)$
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    表 2  求解算法性能比较

    算法名称寻优平均值寻得最优平均步数单次运算平均时间(s)
    DE35.7230.780.37
    IVDE21.2418.060.45
    CDE23.3022.120.40
    AMCDE21.2916.630.39
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  • 通讯作者:  单甘霖, shanganlin@163.com
  • 收稿日期:  2018-12-06
  • 录用日期:  2019-05-26
  • 网络出版日期:  2019-06-03
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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