采用马氏决策过程和后验克拉美罗下界的多被动式移动传感器长期调度方法

徐公国; 单甘霖; 段修生

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采用马氏决策过程和后验克拉美罗下界的多被动式移动传感器长期调度方法

更新时间：2025-07-09

- 采用马氏决策过程和后验克拉美罗下界的多被动式移动传感器长期调度方法
- 暂无标题
- 西安交通大学学报 2019年第6期页码：125-133+150
- 作者机构：
  
  1. 陆军工程大学电子与光学工程系
  2. 石家庄铁道大学机械工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  “十三五”装备预研国防科技重点实验室基金资助项目(012015012600A2203)
- DOI：
  中图分类号： TP212
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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徐公国, 单甘霖, 段修生. 采用马氏决策过程和后验克拉美罗下界的多被动式移动传感器长期调度方法[J]. 西安交通大学学报, 2019,(6):125-133+150.
徐公国, 单甘霖, 段修生. 采用马氏决策过程和后验克拉美罗下界的多被动式移动传感器长期调度方法[J]. 西安交通大学学报, 2019,(6):125-133+150. DOI：

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摘要

针对多被动式移动传感器协同工作时跟踪精度不稳定等问题

提出了一种基于多步预测的移动传感器长期调度方法。该方法结合部分可观马尔科夫决策过程(POMDP)构建多传感器调度模型

并基于后验克拉美罗下界(PCRLB)建立了传感器调度过程中的单步与长期代价函数;为有效减少计算复杂度

利用大量无迹采样粒子来近似估算长期代价值;通过将多约束非线性调度问题转化为决策树优化问题

可快速获取传感器长期调度方法

并给出了一种基于分支定界技术的改进决策树搜索算法。实验结果表明

所提方法能够实现移动式传感器的合理调度

在决策步长为2时

其目标跟踪精度相较于短期调度可平均提升6.08%;改进搜索算法的求解速度也更加迅速

能够有效满足在线调度的实时性要求。

Abstract

关键词

Keywords

references

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