雷達(dá)諧波抑制度測(cè)量傳感器BTL7-S511B-M0700-B-KA10針對(duì)高雜波、電子干擾環(huán)境，在量測(cè)驅(qū)動(dòng)的多目標(biāo)濾波框架下提出了一種基于決策不確定性的傳感器管理方法。首先，根據(jù)部分可觀測(cè)馬爾科夫決策過程的理論，給出了基于Rényi信息增量的傳感器管理一般方法。其次，綜合考慮決策過程的信息完整性、信息質(zhì)量、信息的內(nèi)涵等因素，在量測(cè)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)濾波框架下，基于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)態(tài)勢(shì)評(píng)估多目標(biāo)決策不確定性水平，并選取大決策不確定性目標(biāo)。后，以大決策不確定性目標(biāo)的信息增量為準(zhǔn)則進(jìn)行傳感器分配方案的求解。仿真實(shí)驗(yàn)表明所提方法能夠有效抑制電子干擾、雜波對(duì)多目標(biāo)跟蹤及傳感器分配的影響，與基于威脅的傳感器管理方法相比，所提方法的平均子模式分配（OSPA）距離及平均計(jì)算時(shí)長(zhǎng)均顯著降低，且在高雜波、電子干擾情形下具有較高的可靠性。 為了提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的資源使用效率，本文提出了一種新穎的算法，基于節(jié)點(diǎn)之間的鏈路質(zhì)量將任務(wù)分配給一對(duì)協(xié)同工作的傳感器節(jié)點(diǎn)。具體來(lái)說(shuō)，基于兩個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)之間的鏈接質(zhì)量來(lái)獲得這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的節(jié)點(diǎn)對(duì)的能力等級(jí)。然后為每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)分配一個(gè)任務(wù)等級(jí)(例如，通過計(jì)算強(qiáng)度衡量)可以與此節(jié)點(diǎn)對(duì)的能力等級(jí)相匹配的任務(wù)，以便每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)可以協(xié)同高效地執(zhí)行每個(gè)任務(wù)?？紤]到一個(gè)節(jié)點(diǎn)可能會(huì)與多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成不同節(jié)點(diǎn)對(duì)，而這些節(jié)點(diǎn)對(duì)被分配到的任務(wù)可能出現(xiàn)冗余(具有相同任務(wù)等級(jí)的任務(wù))，所以需要調(diào)整這些任務(wù)以避免執(zhí)行冗余任務(wù)?；诖蟪叽鐪y(cè)量引導(dǎo)的大部件對(duì)接模式成本較高,且精度易受溫度等環(huán)境因素干擾,提出一種新型的基于激光測(cè)距的大部件對(duì)接方法,并對(duì)其誤差因素進(jìn)行綜合分析。給出基于激光測(cè)距的對(duì)接系統(tǒng)組成及基本原理,采用奇異值分解(SVD)法對(duì)部件當(dāng)前位姿進(jìn)行解算,運(yùn)用幾何分析法和小旋量模型構(gòu)建基于激光測(cè)距的大部件對(duì)接目標(biāo)位姿解算模型,依據(jù)調(diào)姿平臺(tái)運(yùn)動(dòng)學(xué)計(jì)算各定位器調(diào)姿運(yùn)動(dòng)量。考慮方法及系統(tǒng)的主要誤差來(lái)源,采用蒙特卡洛仿真方法分析了誤差源對(duì)調(diào)姿量精度的影響及規(guī)律。通過大部件對(duì)接試驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)所提方法的有效性及精度進(jìn)行驗(yàn)證,試驗(yàn)表明實(shí)際對(duì)接精度優(yōu)于.

        雷達(dá)諧波抑制度測(cè)量傳感器BTL7-S511B-M0700-B-KA10首先定義了目標(biāo)檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)和目標(biāo)跟蹤風(fēng)險(xiǎn),并分別給出計(jì)算方法,其次以目標(biāo)檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)小化為目標(biāo)函數(shù)建立傳感器部署模型,以目標(biāo)檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)和目標(biāo)跟蹤風(fēng)險(xiǎn)之和小化為目標(biāo)函數(shù)建立傳感器調(diào)度模型,且該調(diào)度發(fā)生在前面?zhèn)鞲衅鞑渴鹉Ｐ徒⒌膫鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)之上。針對(duì)模型的求解,同時(shí)為克服基本人工蜂群算法易陷入局部的缺點(diǎn),提出改進(jìn)的雙向輪盤賭-粒子群-蜂群算法。后通過仿真驗(yàn)證,證明了模型和算法的有效性。多目標(biāo)跟蹤中的傳感器控制本質(zhì)上是一個(gè)非線性控制問題,其在理論分析和計(jì)算上挑戰(zhàn)性.本文基于區(qū)間不確定性推理,利用箱粒子多伯努利濾波器提出了一種基于信息測(cè)度的傳感器控制策略.首先,本文利用箱粒子實(shí)現(xiàn)多伯努利濾波器,并通過一組帶有權(quán)值的箱粒子來(lái)表征多目標(biāo)后驗(yàn)概率密度函數(shù).其次,利用箱粒子的高斯分布假設(shè),將多伯努利密度近似為高斯混合.隨后,選擇柯西施瓦茲 .