【摘 要】
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多目标跟踪中的传感器控制本质上是一个最优非线性控制问题,其在理论分析和计算上极具挑战性.本文基于区间不确定性推理,利用箱粒子多伯努利滤波器提出了一种基于信息测度的
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院 兰州730050;西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所 西安710049
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多目标跟踪中的传感器控制本质上是一个最优非线性控制问题,其在理论分析和计算上极具挑战性.本文基于区间不确定性推理,利用箱粒子多伯努利滤波器提出了一种基于信息测度的传感器控制策略.首先,本文利用箱粒子实现多伯努利滤波器,并通过一组带有权值的箱粒子来表征多目标后验概率密度函数.其次,利用箱粒子的高斯分布假设,将多伯努利密度近似为高斯混合.随后,选择柯西施瓦兹(Cauchy-Schwarz, CS)散度作为评价函数,并详细推导了两个高斯混合之间的CS散度的求解公式,以此为基础提出相应的传感器控制策略.此外,作为一种对比方案,利用蒙特卡罗方法,本文还给出了通过对箱粒子进行混合均匀采样,进而通过点粒子求解CS散度的递推公式,并提出了相应的控制策略.最后,仿真实验验证了所提算法的有效性.
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