【摘 要】
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在面向目标跟踪的传感器管理问题中,以信息增量作为优化指标的方法未考虑到不同类型目标的影响程度。实际应用中,不同威胁程度的目标应给予不同程度的关注,从而分配不同的传
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在面向目标跟踪的传感器管理问题中,以信息增量作为优化指标的方法未考虑到不同类型目标的影响程度。实际应用中,不同威胁程度的目标应给予不同程度的关注,从而分配不同的传感器资源,因此提出一种目标威胁估计与传感器管理联合方法。利用人工势场法计算各目标的威胁指数,根据目标的威胁指数及其信息增量来构造新的传感器管理目标函数,在概率假设密度滤波(PHDF)算法框架下,通过使得目标函数最大来实现传感器资源的优化分配。仿真结果表明,与仅考虑信息增量最大化的方法相比,该方法能更合理地分配传感器资源。
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