基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法

• 作者: 刘先省 李琪 郭娜
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器管理 非线性滤波 Unscented粒子滤波 信息增量
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 77-80
• 分类号: TP391
• 字数: 3176字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2011.06.021

摘要

传感器管理是信息融合技术的重要研究方向，以往的传感器管理算法主要是针对线性融合系统，现实中非线性系统更为普遍，而针对非线性融合系统的传感器管理算法研究较少。粒子滤波是目前非线性领域中应用最广的滤波算法，该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。Unscented粒子滤波采用Unscented卡尔曼滤波计算提议概率密度分布，粒子的产生充分考虑当前时刻的量测，使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。针对非线性系统，提出了一种基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法。首先利用Unscented粒子滤波对目标进行状态估计，求出目标的协方差；然后利用信息熵计算目标的信息增量;最后利用信息增量最大对传感器资源进行分配，并对该算法进行了仿真。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘先省	河南大学计算机与信息工程学院	79	938	16.0	28.0
2	李琪	安阳工学院电子信息与电气工程学院	15	38	4.0	5.0
3	郭娜		2	7	2.0	2.0