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申请/专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
摘要：本发明提供了一种基于RFS多目标跟踪理论的传感器调度方法及系统，其中，该方法包括确定系统中各目标和各传感器的状态模型，确定各传感器的量测模型；依据部分可观马尔科夫决策过程和RFS建立传感器的动作调度模型；建立目标优化函数；通过GM‑PHD平滑滤波算法估计多目标的状态预测值，以OSPA距离为衡量指标实现传感器多目标长时跟踪精度的预测；通过ELI作为指标量化传感器的多步辐射代价，设置辐射告警作用距离限制代价累积；使用HMM滤波器更新传感器ELI信念状态，实现传感器长时辐射代价的预测；根据各传感器的最小工作时长为约束条件，结合目标优化函数及预设的跟踪任务时长，确定传感器调度策略。
主权项：1.基于RFS多目标跟踪理论的多传感器调度方法，其特征在于，包括以下步骤：确定系统中各目标和各传感器的状态模型，确定各传感器的量测模型；依据部分可观马尔科夫决策过程和RFS建立关于传感器的动作调度模型；以传感器的跟踪精度和辐射代价的平衡为目标建立目标优化函数；通过GM-PHD平滑滤波算法估计多目标的状态预测值，并以OSPA距离为衡量指标实现传感器多目标长时跟踪精度的预测；通过ELI作为指标量化传感器的多步辐射代价，设置辐射告警作用距离限制代价累积；通过信念状态模型描述传感器ELI变化情况，并使用HMM滤波器更新传感器ELI信念状态，实现传感器长时辐射代价值的预测；根据多目标长时跟踪精度预测结果和传感器长时辐射代价值预测结果为决策依据，根据各传感器的最小工作时长为约束条件，结合目标优化函数及预设的跟踪任务时长，确定传感器调度策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军陆军工程大学 基于RFS多目标跟踪理论的多传感器调度方法及系统
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