基于改进Actor-Critic算法的多传感器交叉提示技术

针对在减少战场资源浪费、平衡战场效费比的同时提高目标探测概率，保证目标的可持续跟踪，提出利用改进Actor-Critic算法的多传感器交叉提示技术进行目标探测。首先，综合传感器探测、能耗、时效等因素搭建基于“交叉提示”传感器的动态管理评估模型；其次，重点分析利用Actor-Critic交叉提示算法的传感器管理决策规则，并且提出了Actor-Critic算法，以根据任务自身需求组建中央评价网络，加大传感器与外部环境的交互。仿真结果表明，改进的算法可以加速网络收益，实现对目标的持续性探测，加强传感器之间的交叉提示功能，提升调度的智能化水平，具有较大的应用价值。     

基于多智能体与市场理论的多机载平台传感器管理

针对作战飞机编队多目标攻击中的传感器管理问题,提出了一种基于多智能体和市场理论的多机载平台传感器管理方法。该方法在多智能体的框架下建立飞机编队多传感器多目标分配模型,将目标分配和传感器管理问题转化为市场理论中的“性价比”最优问题,建立了基于“性价比”最高的任务规划模型、以任务为驱动的传感器目标配对模型以及多平台集中式融合跟踪模型,并利用市场拍卖算法完成传感器-目标分配问题。仿真结果证明了该方法的有效性,与基于信息论的传感器管理方法比较证明了方法的优越性。研究结论有助于提高作战飞机编队的进攻效率,从而提升整体的攻击能力。     

传感器管理技术研究现状与展望

简述了传感器管理技术研究的总体概况,包括定义、作用、管理对象、结构和功能模型。提出了传感器管理是复杂的动态多目标优化问题,分析了解决该难题的技术研究现状,主要涵盖传感器管理问题建模、优化目标设计、多目标优化、博弈论应用等。从传感器融入体系、传感器网络化集成应用和算法智能化3个方面展望了传感器管理技术发展方向。     

一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法

论述了目标跟踪的原理和数据融合技术,为了解决移动机器人系统中的传感器存在大量不确定性问题,提出了一种交叉传感器交叉特征(CSCM)数据融合算法,这种算法基于粒子滤波技术,融合多个传感器的信息,合并不同的状态空间模型,以此减弱系统和测量噪声,来估计移动机器人的位置和角度.在仿真实验中,我们分别比较了单一传感器和多传感器数据融合的不同情况,结果表明了这种算法的有效性,并展现了良好的跟踪性能.     

传感器管理技术研究现状与展望

简述了传感器管理技术研究的总体概况,包括定义、作用、管理对象、结构和功能模型。提出了传感器管理是复杂的动态多目标优化问题,分析了解决该难题的技术研究现状,主要涵盖传感器管理问题建模、优化目标设计、多目标优化、博弈论应用等。从传感器融入体系、传感器网络化集成应用和算法智能化3个方面展望了传感器管理技术发展方向。     

空天高速目标探测跟踪传感器资源调度模型与算法

针对空天高速目标跟踪中,传感器资源调度任务无时间等待、传感器资源匹配形式多样、观测时间碎片化等问题,提出了多源异构传感器调度多目标优化模型和求解该模型的多目标柔性果蝇算法。针对传感器调度时间碎片化问题,采用柔性分割调度时间,设计了目标-时间-传感器三维编码方式;为了避免相似个体交叉进化造成搜索陷入局部最优,提出基于个体特征的交叉操作和变异操作;针对进化过程中个体产生碎片时间、重复观测等问题,提出柔性调整操作。最后通过两个案例测试,对提出的模型和算法进行仿真验证,实验证明算法能够合理地求解多源异构传感器资源调度问题,在收敛性和分布性方面优于对比算法。     

IMMKF中基于交叉熵的传感器管理算法

由于多传感器系统的广泛应用,有关多传感器管理技术的研究也得到了广泛重视。在IMMKF系统中,基于交叉熵不确定性的多传感器对多目标检测跟踪算法是重点研究的问题。通过计算传感器对目标的交叉熵的不确定性,获得每个传感器对每个目标最大的信息量,以此作为代价函数,进行多传感器对多目标的优化分配。仿真结果表明,该算法的跟踪效果较好。     

C4ISR多传感器跟踪资源协同分配方法研究

针对C4ISR多传感器的分布特点,提出了基于MAS(Multi-Agent Systeml的C4ISR多传感器资源管理系统框架结构:提出了考虑目标战略价值、优先等级、主动传感器平台价值和传感器协同能力因素在内的资源分配目标函数,建立了多传感器跟踪资源的动态分配模型,提出一种多传感器Agent分布式协同拍卖的分配算法:基于HLA/RTI体系结构,开发了C4ISR多传感器跟踪资源管理仿真系统,并对所提出的分配方法进行了仿真验证:仿真结果表明本文提出的方法具有很好的优化能力和实时性,可应用于实际作战过程.     

基于多目标优化的传感器网络任务分配模型

由于网络节点资源受限,节点任务分配对传感器网络性能和网络服务质量影响很大.本文以优化系统时延、能量消耗及网络均衡度为目标,建立了基于多目标优化的传感器网络任务分配模型.同时为了有效协调多目标间的关系,采用目标协调优化方法构造目标函数.利用关键路径法解决通信路径选择,给出了基于遗传算法的最佳任务分配方案,进而最大限度地提高了传感器网络效率.最后,仿真结果表明了该模型和算法是合理的和有效的.     

基于协同Memetic自适应QPSO算法的传感器目标分配问题求解

对复杂防空作战环境下的传感器目标分配(sensor target assignment,STA)问题进行了研究,建立了基于识别、跟踪、定位多阶段综合作战效能〖JP3〗的分配模型。针对该模型,首先基于粒子群聚集度和进化度判断,对传统量子粒子群(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法进行了改进,提出了自适应QPSO算法。然后,结合多粒子群协同和Memetic搜索策略,提出了基于协同Memetic自适应QPSO算法的STA求解方法。同时,为使粒子位置矢量反映分配方案,依据不同战场环境设计了两种特殊的粒子编码方案。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于PEV准则的不确定混合多传感器联盟求解

针对不确定混合多传感器联盟求解问题,提出了一种在PEV准则下求解的方法.首先以提高传感器资源利用率和对目标跟踪精度为目的 建立目标函数,以传感器跟踪能力为约束建立不确定混合多传感器联盟模型,其次利用不确定理想点法和PEV准则将不确定模型变为确定模型,最后设计改进选择策略的烟花算法求出混合多传感器联盟的有效解,通过"预测...     

集中式多传感器群目标灰色精细航迹起始算法

为解决多传感器群内目标精细航迹起始的难题,提出一种集中式多传感器群目标灰色精细航迹起始算法。该算法首先基于循环阈值模型、群中心点完成群的预分割、预互联,然后将预互联成功的群按传感器分成子群,基于灰色精细互联模型剔除同一传感器子群内的虚假量测,并利用量测合并模型消除群内多传感器对同一目标的冗余信息,最后基于灰色精细互联模型、航迹得分完成群内量测的精细互联和航迹输出。经仿真验证,与分布式多传感器修正逻辑法、基于聚类和Hough变换的集中式多传感器多编队航迹起始算法相比,该算法综合性能更优。     

基于烟花算法的多传感器优化模型部署#br#

针对现代化战场多传感器网络部署优化问题,对传感器网络部署进行了优化,以总区域覆盖率、重点区域的共视参数、传感器资源利用率三方面作为评价指标,设计了多传感器网络优化模型,并将烟花算法应用于该模型,提出了烟花算法最优解求解方法。通过仿真验证算法的有效性,结果表明:经过烟花算法计算后,总区域覆盖率和重点区域的共视参数均超过了90%,传感器的资源利用率高;同时烟花算法的求解速度快,可赋予重点区域共视参数更高的权重,有利于战场重点区域覆盖率的提高。     

基于因子图的车载INS/GNSS/OD组合导航算法

针对车载多传感器组合导航系统中传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延的问题,提出了基于因子图的INS/GNSS/OD组合导航算法。采用因子图方法对惯性导航系统(inertial navigation system,INS)、全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、里程计(odometer,OD)进行建模,构建了INS/GNSS/OD组合导航系统因子图模型。采用变量消除算法将因子图转化为贝叶斯网络,并通过贝叶斯树的形式实现增量推理,确保了因子图算法的实时性。仿真结果表明,当传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延时,基于因子图的组合导航算法能够连续稳定地输出高精度的导航结果,满足了车载INS/GNSS/OD系统的要求。因子图算法具有很强的鲁棒性和灵活性,在处理多传感器信息融合问题中具有较大优势。     

Uncertain information fusion with robust adaptive neural networks-fuzzy reasoning

1 .INTRODUCTION Under increasingly complex operational circumstances ,there exists uncertain information in the sensors andthe networks of the multi-sensor system. The uncer-tainty occursin various manners ,e.g.the uncertaintyof multi-sensor systemstructure (includingthe dynam-ic ti me-variation property) and the uncertainty of theinformationitself (including fuzziness (containing am-biguity) ,randomness ,incompleteness (including de-fectiveness) as well as roughness) . And uncertainin-for…     

复杂环境下多探测传感器协同定位优化布站建模仿真研究

针对复杂环境下多探测传感器网络难以准确协同定位的问题,提出了一种多传感器协同定位优化布站方法。基于后验克拉美罗下界构建了目标定位精度几何稀释因子评价指标,考虑复杂外界环境,分析了起伏地形、杂波干扰和光照对传感器探测定位能力的影响。建立了多传感器协同定位优化布站模型,并采用智能优化算法进行快速求解。仿真实验结果表明：所提方法能够有效提高多探测传感器网络的协同定位能力,对多传感器协同优化布站具有指导意义。     

信息化陆战场多传感器系统可靠性模型

信息化陆战场上,多个传感平台(装备)综合集成为多传感器系统以实施信息收集与融合,故需要对其可靠性模型问题进行探讨。采用将战术任务转化为技术体系结构的方法,从系统及其组成部分的工作原理和功能关系出发,提出了多传感器系统的作战体系结构和功能体系结构,并在故障描述的基础上,建立了其可靠性框图与可靠性数学模型。对多传感器系统进行的可靠性预计与分配,表明该可靠性模型可以应用于可靠性研究、分析和设计中。     

多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法

针对量测不确定下非线性系统状态估计中多传感器量测数据的有效利用和计算复杂度的简化问题,给出了一种多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法。首先,通过随机采样策略和量测模型先验转移概率实现用于评估粒子权重的传感器有效量测集合的采样;其次,利用重采样步骤和概率最大化原则完成对不含扰动影响传感器量测模型的辨识;最终,依据Rao-Blackwellised粒子滤波中非线性状态分量和线性状态分量的独立求解方式实现当前时刻系统的状态估计。理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性。