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基于分群粒子群优化的传感器调度方法
引用本文:李国辉,冯明月,易先清.基于分群粒子群优化的传感器调度方法[J].系统工程与电子技术,2010,32(3):598-602.
作者姓名:李国辉  冯明月  易先清
作者单位:(国防科技大学信息系统与管理学院, 湖南 长沙 410073)
基金项目:国家自然科学基金项目(70601036)资助课题 
摘    要:对面向目标跟踪任务的多传感器多任务调度问题进行研究。考虑到探测目标的运动特性,采用扩展卡尔曼滤波法实施目标跟踪,以成功调度任务的综合优先权、目标跟踪精度以及传感器网络的能源消耗为指标,建立了多传感器多任务调度的混合整数规划模型。提出一种基于分群机制的分群粒子群算法对模型进行求解,该方法通过粒子分群,提高对问题域的全局搜索能力,避免算法过快收敛和发生早熟。实验结果表明,该方法用于传感器调度问题,具有较好的求解性能。

关 键 词:传感器调度  目标跟踪  分群粒子群算法

Sensor scheduling method based on grouping particle swarm optimization
LI Guo-hui,FENG Ming-yue,YI Xian-qing.Sensor scheduling method based on grouping particle swarm optimization[J].System Engineering and Electronics,2010,32(3):598-602.
Authors:LI Guo-hui  FENG Ming-yue  YI Xian-qing
Institution:(School of Information System and Management, National Univ. of Defense Technology, Changsha 410073, China)
Abstract:The problem of multi-sensor multi-task scheduling for target tracking tasks is studied.In view of the mobility of targets,the extended Kalman filter method for target tracking is adopted.A mixed integral programming model is founded,in which three contradictory objectives,the overall priority for scheduling tasks successfully,the accuracy of target tracking and the consumption of energy in the sensor network,are considered.The grouping particle swarm optimization algorithm is then introduced,which avoids to...
Keywords:sensor scheduling  target tracking  grouping particle swarm optimization algorithm
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