【摘 要】
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本文提出了一种分散式大规模多目标跟踪网络的传感器选择优化算法.该方法以多目标状态集和估计集间的均方最优子模式分配误差下界作为优化目标函数,根据加权Kullback-Leibler
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,陕西省组合与智能导航重点实验室,中国电子科技集团公司第二十研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61473217);陕西省组合与智能导航重点实验室开放基金(No.SKLIIN-20180110)
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本文提出了一种分散式大规模多目标跟踪网络的传感器选择优化算法.该方法以多目标状态集和估计集间的均方最优子模式分配误差下界作为优化目标函数,根据加权Kullback-Leibler平均(Kullback-Leibler average,KLA)准则对局部多目标密度进行融合,最终采用坐标下降法来折中计算代价和跟踪精度.仿真实验在不同信噪比场景下验证了本方法的有效性.
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