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基于極大似然目標狀態(tài)估計的傳感器管理
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(信息系統工程重點(diǎn)實(shí)驗室,南京 210007)

作者簡(jiǎn)介:

吳 蔚(1980-),女,福建漳州人,主要從事信息融合與資源管理方向的研究。 熊朝華(1963-),男,陜西西安人,研究員,主要從事信息融合方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:


Sensor Management Under Maximum Likelihood Target State Estimation
Author:
Affiliation:

(Key Lab.of Information Systems Engineering, Nanjing 210007, China)

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    摘要:

    為估計目標運動(dòng)的狀態(tài)估計量,設計相應的傳感器管理方案,文章依據貝葉斯概率知識,采用極大似然的最優(yōu)化方法來(lái)估計目標運動(dòng)的狀態(tài)估計值;依據目標狀態(tài)估計的誤差協(xié)方差矩陣與其Fisher信息矩陣間的聯(lián)系,推導似然函數關(guān)于目標狀態(tài)各個(gè)分量的偏導數;采用隨機離散時(shí)間系統知識,推導出對角式Fisher信息矩陣所有對角線(xiàn)上的各個(gè)元素;以Fisher信息矩陣的跡范數作為傳感器管理中的最優(yōu)代價(jià)函數,采用0-1整數規劃算法來(lái)求解傳感器的分配矩陣;最后將極大似然的目標狀態(tài)估計及其相應的傳感器管理方案應用于無(wú)人直升機的飛行控制系統中,以驗證本文方法的有效性。

    Abstract:

    To estimate the state estimation about the considered target, and devise the corresponding sensor management, this paper uses Bayesian probability knowledge and maximum likelihood optimum method to estimate the target state estimation. This maximum likelihood method can not only solve the explicit solution of the target state with optimum strategy, but also deal with many constraints about the measurement and state variables. With the closed connection between the error covariance matrix and its Fisher information matrix, we derive the differentiation of the likelihood function with respect to each variable. Using some knowledge from stochastic discrete time system, we give every element which lies in the diagonal line of the diagonalized Fisher information matrix. The trace operation of the Fisher information matrix is applied to be the optimal cost function in the sensor management and then one 0-1 mixed integer numerical programming is used to obtain the sensor distribution matrix. Finally, we apply the sensor management under maximum likelihood target state estimation strategy into the flight control system of UAV in order to confirm the efficiency of the proposed strategy.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

吳蔚,熊朝華,許鶯,王建宏.基于極大似然目標狀態(tài)估計的傳感器管理計算機測量與控制[J].,2016,24(3):139-142.

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歷史
  • 收稿日期:2015-08-17
  • 最后修改日期:2015-11-11
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-07-27
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