傳感器管理技術(shù)一直是多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域中的熱點(diǎn)研究課題。隨著多源信息融合技術(shù)的高速發(fā)展,傳感器管理技術(shù)面臨著巨大的需求與挑戰(zhàn)。因此,對(duì)于傳感器管理技術(shù)的研究具有重大的理論意義與工程價(jià)值。多目標(biāo)跟蹤中的傳感器管理問(wèn)題,它本質(zhì)上是一個(gè)時(shí)變聯(lián)合決策與估計(jì)的過(guò)程。研究中一般通過(guò)合理的優(yōu)化決策控制過(guò)程,控制有限的傳感器來(lái)最大程度的獲取跟蹤目標(biāo)信息。近些年來(lái),基于有限集統(tǒng)計(jì)(Finite set statistics,FISST)的傳感器管理方法由于其堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和深厚的研究背景而備受關(guān)注。鑒于此,本文基于有限集統(tǒng)計(jì)理論,利用廣義標(biāo)簽多伯努利濾波器對(duì)多目標(biāo)跟蹤中的傳感器管理進(jìn)行深入研究。主要研究?jī)?nèi)容如下:1)針對(duì)多目標(biāo)跟蹤中的傳感器管理問(wèn)題,基于FISST理論,在部分可觀察馬爾可夫決策過(guò)程(Partially Observed Markov Decision processes,POMDP)框架下,研究了相應(yīng)的傳感器管理方法。首先,基于箱粒子實(shí)現(xiàn)形式的廣義標(biāo)簽多伯努利(BOX-Generalized Labled Multi-Bernoulli,BOX-GLMB)濾波器實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)狀態(tài)的濾波估值。在傳...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)
        1.2.2 傳感器管理技術(shù)綜述
        1.2.3 發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 FISST理論框架
    2.1 FISST理論基礎(chǔ)
        2.1.1 RFS定義
        2.1.2 基于RFS的多目標(biāo)建模
        2.1.3 FISST統(tǒng)計(jì)特性
    2.2 廣義標(biāo)簽多伯努利(GLMB)濾波器
        2.2.1 標(biāo)簽隨機(jī)有限集
        2.2.2 伯努利分布
        2.2.3 GLMB濾波器
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于蒙特卡羅方法實(shí)現(xiàn)的Rényi信息增量的傳感器管理方法
    3.1 基于信息論的傳感器管理方法
        3.1.1 POMDP理論框架
        3.1.2 基于POMDP理論的傳感器管理一般方法
    3.2 BOX-GLMB濾波器基于Rényi信息增量的傳感器管理方案
        3.2.1 BOX-GLMB濾波器
        3.2.2 Rényi信息增量
        3.2.3 基于蒙特卡羅方法的傳感器評(píng)價(jià)函數(shù)求解
        3.2.4 傳感器管理算法的求解步驟
    3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        3.3.1 仿真場(chǎng)景設(shè)置
        3.3.2 仿真結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于R NYI信息增量與TSM函數(shù)的戰(zhàn)場(chǎng)傳感器管理算法
    4.1 戰(zhàn)場(chǎng)中目標(biāo)威脅度的度量
        4.1.1 影響目標(biāo)威脅度的因素分析
        4.1.2 TSM函數(shù)
    4.2 基于POMDP理論的戰(zhàn)場(chǎng)傳感器管理一般方法
    4.3 基于TSM函數(shù)的傳感器管理算法求解步驟
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        4.4.1 仿真場(chǎng)景設(shè)置
        4.4.2 仿真結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    結(jié)論
    展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果
致謝



本文編號(hào)：3829312