多传感器管理算法研究

摘要

本文论述了多传感器管理与多传感器信息融合之间的关系，从系统角度给出了由传感器子系统、数据融合子系统、决策与支持子系统和传感器管理子系统构成的信息融合闭环系统的控制模式。对传感器管理子系统应实现的多个层次的行为进行了讨论；对多传感器管理的概念、资源对象、功能、任务进行了讨论，阐述了多传感器系统设计的基本原则。
　　本文就多传感器多目标资源分配问题给出了基于线性规划的传感器分配算法，研究了一种改进的传感器管理算法，该算法针对效能函数固定不能反映随机因素对传感器实际工作的影响，建立了新的效能函数，通过仿真证明该方法与原方法有相同的分配效果，但随机因素对效能值的影响得到合理有效的量化和控制，减小了分配结果与传感器实际工作环境的误差，使传感器管理算法更具实效。另一种算法介绍了分辨力函数的概念，给出了基于分辨力的信息增益的计算方法，研究了一种基于分辨力建立函数效能的算法。该算法较好解决了传感器-目标配对函数在定量计算时必须对照参数表直接赋值的缺点，还解决了管理过程中传感器-目标配对函数的自动更新问题，经过仿真证明了该方法的合理性和有效性。第三种算法就多传感器多目标资源分配问题给出了一种基于信息增益的传感器管理算法，考虑了信息增益的大小，量化了目标优先级信息增益。介绍了蚁群算法，建立了蚁群算法求解多传感器目多标分配问题的模型，实验证明该方法更加符合实际应用，很好的满足了传感器资源分配的需要。

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第一章 绪论

1.1 引言

1.2 多传感器管理与多传感器信息融合

1.3 国内外研究现状

1.4 论文研究内容和章节安排

第二章 多传感器管理理论

2.1 引言

2.2 多传感器管理的概念

2.3 多传感器管理的资源对象

2.4 多传感器管理的功能

2.5 多传感器管理的任务

2.6 多传感器管理系统的设计原则

2.7 小结

第三章 基于线性规划的多传感器管理算法研究

3.1 线性规划理论基础

3.2 效能函数

3.3 一种改进的多传感器管理算法

3.4 仿真实验及分析

3.5 小结

第四章 基于分辨力的多传感器管理算法研究

4.1 引言

4.2 分辨力函数及信息增量的计算

4.3 一种改进的多传感器管理算法

4.4 实验仿真

4.5 小结

第五章 基于信息增益和目标优先级的多传感器管理算法研究

5.1 基于信息增益和目标优先级的多传感器管理算法

5.2 蚁群算法简介

5.3 实验仿真

5.4 三种多传感器管理算法的比较

5.5 小结

第六章 总结与展望

6.1 本文的研究内容总结

6.2 研究展望

致谢

参考文献

研究成果