作者：吴莎,杨小军 单位：陕西省计算机学会 出版：《计算机技术与发展》2020年第06期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWJFZ2020060310 DOC编号：DOCWJFZ2020060319 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 对传感器网络下的多目标跟踪问题，基于Cauchy-Schwarz准则提出一种多传感器多目标跟踪的传感器控制方法，主要包括多目标跟踪、信息融合和传感器决策三大部分。将信息理论的柯西-施瓦兹(CS)散度作为多传感器控制的目标函数，利用目标函数对传感器所采取的决策的优劣进行评价。采用带标签多伯努利滤波器(LMB)，基于鲁棒广义协方差交叉(R-GCI)准则对多目标概率密度进行分布式融合，获得多目标运动的航迹估计。基于序贯蒙特卡洛(SMC)方法得到CS散度和LMB滤波器的逼近执行，对传感器决策的选择问题，由于最优算法在实际应用中存在计算难且代价高的问题，故而采用局部搜索算法得到多传感器控制问题的次优解。仿真结果表明了基于CS散度的多目标跟踪多传感器控制算法的可行性和优越性。

    📙 相关资料

    1. 《机动多目标跟踪中的传感器控制策略的研究》PDF+DOC 针对机动多目标跟踪中的传感器控制问题，本文提出一种基于信息论的多模型多伯努利滤波器的控制方案.首先，基于随机有限集(Random finite set，RFS)方法给出信息论下的传感器控制的一般方法；其次，本文给出多模型势均衡多目标多伯努利滤波器的序贯蒙特卡罗实现形式.此外，提出一种目标导向的多伯努......
    2. 《高斯混合多伯努利滤波器基于柯西施瓦兹散度的传感器控制方法》PDF+DOC 针对多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，利用高斯混合多伯努利滤波器研究并提出相应的传感器控制策略.首先，文中给出容积卡尔曼高斯混合势均衡多目标多伯努利滤波器(CK-GMCBMeMBerF)的实现形式，并提取高斯混合分量近似多伯努利密度.然后，研究两个高斯混合之间的柯西......
    3. 《基于高斯混合多目标滤波器的传感器控制策略》PDF+DOC 本文基于随机有限集的高斯混合多目标滤波器(Gaussian Mixture Multi-Target Filter，GM-MTF)提出几种传感器控制策略.首先，基于容积卡尔曼高斯混合多目标非线性滤波器，借助两个高斯分布之间的巴氏距离，推导GM-MTF的整体信息增益，并以此为基础提出相应的传感器控制策......
    4. 《基于概率假设密度的无线传感器网络多目标跟踪算法》PDF+DOC 针对无线传感器网络多目标跟踪过程中杂波难以去除以及由数据关联复杂带来的计算复杂度高的问题，将概率假设密度滤波器应用于无线传感器网络，以更好地对多目标状态信息进行融合估计；首先，建立簇-树型无线传感器网络模型，并运用随机有限集理论对目标状态模型和传感器观测模型进行描述；然后，根据目标与节点之间的距离设......
    5. 《多目标跟踪中多传感器分布式控制策略》PDF+DOC 分布式传感器网络技术在复杂的多目标跟踪系统中发挥了极其重要的作用.本文针对多传感器多目标跟踪中的分布式传感器控制问题，提出了基于信息论的多传感器控制策略.首先，本文利用随机有限集(RFS)建模，给出了多传感器多伯努利滤波器，并通过一组参数化的多伯努利过程来近似多传感器多伯努利密度.进一步的，通过多伯......
    6. 《随机有限集理论及其在多目标跟踪中的应用和实现》PDF+DOC 梳理了随机有限集(RFS)的理论基础和发展脉络，重点对其在多目标跟踪中应用和实现的难点问题进行详细分析.首先针对单传感器情形，深入讨论RFS的几类典型近似技术，包括：概率假设密度(PHD)滤波器、势概率假设密度(CPHD)滤波器、多伯努利(MeMBer)滤波器以及泛化标签多伯努利(GLMB)滤波器，......
    7. 《分布估计及其在跟踪系统中的应用》PDF+DOC 针对多传感器系统信息处理的需要，本文综述了在分布系统中的一种最优估计方法——分布估计，讨论了线性和非线性的分布估计模型和算法，着重讨论了在多传感器多目标跟踪系统中，测量来源和运动模型不确定条件下的分布跟踪算法。...
    8. 《天基红外系统多目标快速跟踪方法》PDF+DOC 多传感器多目标跟踪是天基红外系统的核心关键技术之一，面临目标数目随时间变化、目标出现时间与位置难以预知、虚警干扰严重等难点，传统多目标跟踪方法存在组合爆炸问题。文中采用高斯混合概率假设密度滤波器(GM-PHD，Gaussian mixture probability hypothesis densi......
    9. 《基于ET-GM-PHD的多传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC 针对单传感器跟踪系统的缺陷和扩展多目标跟踪问题的复杂性，提出了基于高斯混合扩展目标概率假设密度(ET-GM-PHD)的多传感器多目标跟踪方法。该算法的最大优点在于它可以避免传统多目标跟踪算法中的数据关联过程，不用进行复杂的测量与扩展目标之间的关联过程即可同时获得扩展目标的个数和状态估计。在线性高斯假......
    10. 《基于概率假设密度滤波方法的多目标跟踪技术综述》PDF+DOC 概率假设密度(Probability hypothesis density，PHD)滤波方法在多目标跟踪、交通管制、图像处理以及多传感器管理等领域得到了广泛关注.本文对基于PHD滤波方法的多目标跟踪技术的产生、发展及研究现状进行了综述，主要包括PHD滤波器、PHD执行方法、峰值提取及航迹提取技术、多......

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。