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摘要
针对多目标跟踪优化过程中的传感器控制问题,论文基于标签多伯努利(LMB)滤波器的高斯混合实现方式提出了两种传感器控制策略。首先,简单阐述了LMB滤波器的高斯混合实现过程,采用高斯分量去近似多目标概率密度,通过求解两个高斯分布之间的柯西施瓦茨(CS)散度,得到以信息增益最大化为准则的传感器控制方案;其次,利用多伯努利参数替代标签多伯努利参数进行“去标签”的伪更新步骤,有效降低了计算复杂度;此外,借助战术重要性评估指标(TSM)函数,提出一种基于目标威胁度的传感器控制算法;最后,合理设定仿真场景,对比验证了两种所提算法的有效性和实用性。
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