發(fā)布時間：2023-04-16 08:34

　　針對多目標跟蹤中的傳感器控制問題,本文基于有限集統(tǒng)計(FISST)理論,利用高斯混合多伯努利濾波器研究并提出相應的傳感器控制策略.首先,文中給出容積卡爾曼高斯混合勢均衡多目標多伯努利濾波器(CK-GMCBMeMBerF)的實現(xiàn)形式,并提取高斯混合分量近似多伯努利密度.然后,研究兩個高斯混合之間的柯西施瓦茲(Cauchy-Schwarz)散度的求取,推導多目標概率密度變化所對應的信息增益,并以此為基礎提出相應的傳感器控制策略.此外,結合CK-GMCBMeMBer,詳細推導了目標勢的后驗期望(PENT)準則的高斯混合(GM)實現(xiàn)過程,以GM-PENT作為評價準則進行相應的傳感器控制方法的研究.最后,仿真實驗驗證了所提算法的有效性.

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 問題提出
    2.1 多伯努利隨機有限集
    2.2 RFS下的多目標跟蹤建模
    2.3 基于信息論的傳感器控制一般方法
    2.4 容積卡爾曼-高斯混合CBMeMBer濾波器
        (1)預測步
        (2)更新步
3 高斯混合多伯努利濾波器基于柯西施瓦茲散度的傳感器控制方法
4 高斯混合多伯努利濾波器基于PENT準則的傳感器控制方法
5 算法程序的偽碼
6 仿真實驗
    6.1 場景
    6.2 傳感器控制集合
    6.3 仿真分析
7 結論



本文編號：3791203