為了有效跟蹤雜波環(huán)境下機(jī)動(dòng)目標(biāo)、降低系統(tǒng)輻射風(fēng)險(xiǎn),提出一種多平臺(tái)主動(dòng)與被動(dòng)傳感器協(xié)同跟蹤的長(zhǎng)時(shí)調(diào)度方法。將長(zhǎng)時(shí)調(diào)度問(wèn)題構(gòu)建為部分可觀馬爾可夫決策過(guò)程,采用交互式多模型概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法更新目標(biāo)信念狀態(tài),利用后驗(yàn)克拉美-羅下界預(yù)測(cè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)跟蹤精度,提出改進(jìn)的維特比算法以求解最優(yōu)調(diào)度序列。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提搜索算法能夠顯著降低搜索空間和存儲(chǔ)空間,所提長(zhǎng)時(shí)調(diào)度方法能夠有效控制系統(tǒng)輻射代價(jià)、克服傳感器頻繁切換。 

【文章來(lái)源】：兵工學(xué)報(bào). 2019,40(01)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 多平臺(tái)主動(dòng)與被動(dòng)傳感器調(diào)度模型
    1.1 平臺(tái)調(diào)度動(dòng)作及傳感器調(diào)度動(dòng)作
    1.2 狀態(tài)空間及狀態(tài)轉(zhuǎn)移律
    1.3 觀測(cè)空間及觀測(cè)律
    1.4 信念狀態(tài)
    1.5 目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)
2 問(wèn)題求解
    2.1 基于交互式多模型概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的信念狀態(tài)更新
    2.2 機(jī)動(dòng)目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)精度預(yù)測(cè)
    2.3 改進(jìn)VA
    2.4 復(fù)雜度分析
3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    3.1 仿真參數(shù)設(shè)置
    3.2 仿真結(jié)果分析
        3.2.1 不考慮切換代價(jià)
        3.2.2 考慮切換代價(jià)
4 結(jié)論



本文編號(hào)：3547020