多目标跟踪中基于信息熵测度的传感器控制方法
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作者:
作者单位:

(兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州730050)

作者简介:

陈辉(1978-), 男, 副教授, 从事多目标跟踪与传感器管理方法等研究;贺忠良(1993-), 男, 硕士生, 从事传感器管理方法的研究.

通讯作者:

E-mail: huich78@hotmail.com

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61370037, 61763029, 61461026);甘肃省自然科学基金项目(1506RJZA090).


Sensor control method based on information entropy measure for multi-target tracking
Author:
Affiliation:

(School of Electrical and Information Engineering,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730050,China)

Fund Project:

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    摘要:

    针对多目标跟踪中的传感器控制问题,提出一种基于有限集统计(FISST)理论的传感器控制策略.首先,基于随机有限集(RFS),建模给出基于信息论的传感器控制的一般方法;然后,利用多目标概率密度的近似统计特性推导柯西施瓦兹(CS)距离的表达形式,并最终利用粒子概率假设密度滤波器对评价函数进行求解,在信息增益最大化的准则下得到传感器的最优控制方案.传感器的轨迹控制实验仿真验证了所提出算法的有效性.

    Abstract:

    In consideration of the sensor control problem for multi-target tracking, a sensor control strategy is proposed based on the finite set statistics(FISST) theory. Firstly, the general method of sensor control based on the information theory is given based on the random finite set(RFS) modeling. Then, the expression of Cauchy-Schwarz(CS) distance is deduced by the approximate statistical properties of multi-target probability density. The evaluation function is solved through the particle probability hypothesis density filter. Thus, the optimal control scheme of the sensor is obtained under the criterion of maximizing the information gain. Simulation results of sensor trajectory control show the effectiveness of the proposed algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈辉,贺忠良,刘备.多目标跟踪中基于信息熵测度的传感器控制方法[J].控制与决策,2018,33(2):337-344

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  • 在线发布日期: 2017-12-21
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