【摘 要】
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针对高斯非线性系统中的多目标跟踪问题,提出了一种基于Renyi熵的传感器管理算法。该算法首先根据无迹卡尔曼滤波计算预测误差与滤波误差,度量目标跟踪精度要求;利用Renyi熵
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针对高斯非线性系统中的多目标跟踪问题,提出了一种基于Renyi熵的传感器管理算法。该算法首先根据无迹卡尔曼滤波计算预测误差与滤波误差,度量目标跟踪精度要求;利用Renyi熵结合Parzen窗函数对概率密度函数进行近似估计,得到目标的信息增量,以此作为代价函数。同时,引入目标优先级（即威胁度）,得到效能函数,形成传感器管理模型;最后利用该模型实现了传感器资源的分配。仿真结果表明,该算法利用Renyi熵可以表达非线性系统高阶特性的特点,结合Parzen窗函数,保持精度的同时减少运算量,较好地度量了跟踪过程中信
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