基于HMM和信息熵的分布式傳感器協同任務規劃研究

張耀中, 姚康佳，郭 操

(1.西北工業大學電子信息學院，西安 710129; 2.沈陽飛機設計研究所,沈陽 110035)

0 引言

隨著無人作戰平臺以及各類機載傳感器載荷技術的快速發展，分布式無人平臺傳感器在戰場中發揮越來越重要的作用。但是，分布式多傳感器系統由于作戰環境的復雜性、地理位置的分散性以及戰場活動的不確定性為任務系統的調度帶來了挑戰。通常戰場環境中的各種真實狀態都是隱藏的，其真實狀態只能通過各種分布式傳感器的觀測值推斷得來[1]。隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)作為一種參數化表示的用于描述隨機過程統計特性的概率模型，是一個雙重隨機過程，由兩個部分組成：Markov鏈和一般隨機過程[2]。由于戰場環境中各種真實狀態的演化都是隱藏進行的，可以將其看作是一個隱藏的隨機過程序列，完全可以從分布式傳感器的觀察序列中對相應的真實狀態進行概率推斷，從而尋求戰場環境中所隱藏的真實系統狀態。

本文針對多無人平臺搭載多傳感器進行協同任務探測為研究目標，以HMM思想和信息熵理論為支撐，以戰場環境的不確定性和傳感器執行任務的損耗模型為出發點，以單位傳感器執行給定任務的損耗所帶來的信息增益大小為目標函數建立了基于單鏈HMM和多鏈HMM過程的動態傳感器任務規劃模型[3]。同時針對一些特殊情況下的傳感器任務調度策略，通過引入風險成本的概念，在保障任務完成的同時能很好地降低使用無人機平臺搭載傳感器執行任務的風險，為戰場環境中不確定性建模和分析奠定了基礎?！?br>