【摘 要】
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针对杂波环境下的多目标跟踪问题,为提高跟踪精度、降低使用代价,提出了一种传感器辐射控制的长时调度方法.首先,基于部分可观马尔可夫决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP)和随机有限集(random finite set,RFS)建立目标状态模型和观测模型;基于截获概率的思想,提出了改进的辐射风险量化方法;并以跟踪精度和辐射风险之间的有效平衡为目标,创建了优化函数.其次,采取高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture prob
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区,河北石家庄050003
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针对杂波环境下的多目标跟踪问题,为提高跟踪精度、降低使用代价,提出了一种传感器辐射控制的长时调度方法.首先,基于部分可观马尔可夫决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP)和随机有限集(random finite set,RFS)建立目标状态模型和观测模型;基于截获概率的思想,提出了改进的辐射风险量化方法;并以跟踪精度和辐射风险之间的有效平衡为目标,创建了优化函数.其次,采取高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothe-sis density,GM-PHD)平滑滤波器更新多目标状态,以最优子模式分配(optimal subpattern assign-ment,OSPA)距离为衡量指标,提出了多目标长时跟踪精度的预测方法;结合目标的辐射告警最大作用距离,提出了长时辐射代价的预测方法,设计了传感器调度流程.最后,通过仿真实验,验证了调度模型、调度方法的可行性.结果 表明,使用改进的辐射风险量化方法进行调度,可以在实现辐射控制的基础上,进一步提高传感器资源的利用效率;所提调度方法在确保多目标跟踪精度的同时,有效降低了传感器辐射风险和切换次数,实现了杂波环境下多传感器多目标跟踪的合理调度.
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