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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, 2019, 41(9): 2201-2208. 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, 2019, 41(9): 2201-2208. 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。

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文章相关
  • 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
  • 刊出日期:  2019-09-01
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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