星凸形多扩展目标跟踪中的传感器控制方法
陈辉1
李国财1
韩崇昭2
杜金瑞1
1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州7300502.西安交通大学自动化科学与工程学院,陕西西安710049
摘要：针对多扩展目标跟踪中的传感器控制问题,本文基于有限集统计(FISST)理论与随机超曲面模型(RHM),利用多伯努利(MBer)滤波器提出有效的传感器控制策略.首先,文中给出多扩展目标跟踪中基于信息论联合目标形状估计优化和目标运动状态估计优化的传感器控制方法的求解思路.其次,给出RHM容积卡尔曼高斯混合(GM)势均衡多扩展目标多伯努利滤波算法的具体实现过程.然后,结合GM密度间的柯西施瓦兹(Cauchy-Schwarz)散度提出相应的传感器控制决策方法.此外,详细推导了扩展目标势的后验期望(PENET)的GM实现,并提出以GM–PENET为评价函数的传感器控制方法.最后,通过构造随机星凸形多扩展目标的跟踪优化仿真实验验证了本文所提传感器控制方法的有效性.
关键词：多扩展目标跟踪随机超曲面模型传感器控制多伯努利滤波器
资助基金：国防科技工业技术基础科研(JCKY2018427C002)国家自然科学基金(61873116)国家自然科学基金(51668039)国家自然科学基金(61763029)
论文发表日期：2020-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 2627-2637 )
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