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摘要:
提出了一种新的基于集中式处理结构的有约束多传感器控制算法.该算法将多目标均方误差界作为传感器控制的代价函数.为了应用信息不等式得到该误差界,2阶最优子模式分配测度被用于度量状态集和其估计集间的误差,并采用δ-广义标签多伯努利滤波器执行多目标Bayes递推.混合罚函数法和复合形法被用来降低求解该有约束优化问题的计算量.仿真结果表明对于由多个不同观测性能传感器组成的带约束条件的控制系统,本方法的跟踪精度显著优于柯西-施瓦茨散度法;并且当传感器个数较多时,混合罚函数和复合形法的计算时间相比穷尽搜索法显著缩短而跟踪精度损失很小.
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文献信息
篇名 基于多目标均方误差界的多传感器控制算法
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 多传感器控制 标签随机有限集 多目标跟踪 贝叶斯估计 误差界
年,卷(期) 2020,(10) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 2177-2190
页数 14页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.c180251
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研究主题发展历程
节点文献
多传感器控制
标签随机有限集
多目标跟踪
贝叶斯估计
误差界
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
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