針對(duì)如何快速尋找失蹤目標(biāo)的時(shí)空搜索問題,提出了一種基于遞歸貝葉斯的搜索決策框架和自適應(yīng)搜索策略;在此決策框架中,考慮了搜索者的速度上限和傳感器存在虛警檢測(cè)與漏報(bào)檢測(cè)等實(shí)際因素,在理論上推導(dǎo)了該決策框架下的置信度函數(shù)演化的表達(dá)式,并據(jù)此提出了一種有效的搜索策略。由于在該決策框架下能研究和比較不同策略對(duì)決策的影響,這為不同的策略進(jìn)行分析和比較提供了一個(gè)有效的平臺(tái)。最后,通過大量的數(shù)值仿真驗(yàn)證了該決策框架和所提出的策略的有效性和實(shí)用性。 

【文章來源】：電光與控制. 2020,27(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

搜索示例圖G

本文對(duì)所提出的搜索決策框架及“果蠅”搜索策略進(jìn)行驗(yàn)證,此外,還統(tǒng)計(jì)分析了決策閾值的選取與搜索準(zhǔn)確及花費(fèi)時(shí)間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景如下:一個(gè)靜態(tài)的目標(biāo)位于一個(gè)10×10的網(wǎng)格區(qū)域A內(nèi),即|A|=100。初始的置信度B(0)=0.5(即目標(biāo)在與不在該區(qū)域的概率相等)。這個(gè)先驗(yàn)概率分布被建模為離散的高斯分布。圖2展示了一個(gè)典型的高斯分布。圖2 連續(xù)高斯和離散高斯分布模型

連續(xù)高斯和離散高斯分布模型

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3430237