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

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.

关键词：移动传感器、传感器调度、部分可观马尔科夫决策过程、后验克拉美罗下界、决策树

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：“十三五”装备预研国防科技重点实验室基金资助项目012015012600A2203

在线出版日期：2019-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：125-133,150