论文题目: 基于信息论的传感器管理算法研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 应用数学
作者: 周林
导师: 刘先省
关键词: 传感器管理,目标权重,信息增量,重加权交互式多模型,粒子滤波
文献来源: 河南大学
发表年度: 2005
论文摘要: 多传感器数据融合技术是利用多传感器探测目标以获取多方面信息,得到比单一传感器更准确的目标状态估计。尽管数据融合兼有信息的冗余性与互补性等显著优点,但由于目标环境的不确定性、传感器资源的相对不足以及传感器的本身限制等因素,都需要对传感器资源进行协调分配,以使系统取得整体性能最优。此外,伴随数据融合研究的深入,传感器管理有必要作为一个单独部分来进行研究。因此,本文基于信息论对传感器管理的有关理论和方法进行了系统研究,其主要贡献如下: 1. 阐述了数据融合的概念,详细介绍了数据融合闭环系统的构成、功能以及其中各模块的性能,陈述了传感器管理问题提出的必要性;从系统角度出发,着重研究了传感器管理理论,其中包括概念、系统设计的原则、管理范围、功能、任务及算法;针对有限的传感器资源,阐明了目标权重提出的必要性。 2. 基于目标的统计特性,为使传感器资源分配的充分必要条件得到满足,提出了目标权重和信息增量相结合的方法;分析了信息熵对数定义和交互式多模型滤波的不足,并分别从熵的不同定义、滤波的不同模型等角度进行了算法对比研究和分析。 3. 基于目标的运动特性,分析了机动目标的概率密度不仅在量测时刻被更新而且在量测之间也发生变化;详细研究了空中机动目标检测的传感器管理问题。 4. 针对非线性系统中的状态最优估计问题,分析了序贯蒙特卡洛粒子滤波方法;提出将该方法用于解决非线性融合系统中的传感器管理问题。
论文目录:
摘要
Abstract
第1章 绪 论
1.1 引言
1.2 数据融合理论
1.3 数据融合的闭环系统
1.3.1 闭环系统的构成
1.3.2 闭环系统各模块的性能
1.3.3 闭环系统的功能
1.4 传感器管理问题的提出
1.5 本文主要研究内容
第2章 传感器管理理论
2.1 引言
2.2 传感器管理的概念
2.3 传感器管理的系统设计
2.4 传感器管理的范围
2.5 传感器管理的功能
2.5.1 传感器管理的系统图
2.5.2 传感器管理的功能
2.6 传感器管理的任务
2.7 传感器管理算法
2.7.1 传统传感器管理算法
2.7.2 智能传感器管理算法
2.7.3 其他传感器管理算法
2.8 目标优先级权重的提出
2.9 小结
第3章 基于目标权重和信息熵的传感器管理算法
3.1 引言
3.2 信息熵和信息增量
3.3 POSET 和任务权重
3.3.1 部分排序集合(POSET)和网格
3.3.2 任务权重的计算
3.4 算法描述
3.5 交互式多模型滤波
3.6 仿真及结果分析
3.7 指数信息熵和信息增量
3.7.1 指数信息熵
3.7.2 信息增量的获取
3.8 仿真及结果分析
3.9 小结
第4章 基于目标权重和分辨力的传感器管理算法
4.1 引言
4.2 IMM 分辨力
4.2.1 分辨力
4.2.2 分辨力增益
4.3 算法描述
4.4 仿真及结果分析
4.5 重加权交互式多模型卡尔曼滤波
4.6 RIMM 分辨力
4.7 仿真及结果分析
4.8 小结
第5章 机动目标检测的传感器管理算法
5.1 引言
5.2 系统模型的建立
5.3 概率密度变化
5.3.1 量测更新时的概率密度变化
5.3.2 量测更新之间的概率密度变化
5.4 仿真及结果分析
5.5 小结
第6章 非线性融合系统中的传感器管理算法
6.1 引言
6.2 粒子滤波器
6.3 仿真及结果分析
6.4 小结
结论
致谢
参考文献
攻读硕士期间已发表的论文
攻读硕士期间参加的科研项目
发布时间: 2005-07-28
参考文献
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标签：传感器管理论文; 目标权重论文; 信息增量论文; 重加权交互式多模型论文; 粒子滤波论文;