基于LMB濾波器高斯混合實現(xiàn)的傳感器控制方法*

廖 晨

（蘭州理工大學電氣工程與信息工程學院 蘭州 730050）

1 引言

標簽多伯努利濾波器（Labeled Multi-Bernoulli，LMB）［4～5］作為多目標跟蹤濾波器中的“集大成者”，是最具有研究意義和實用價值的濾波器算法。它是在有限集統(tǒng)計理論下（Finite set statistics，F(xiàn)ISST）［2］，依據(jù)多假設思想，在多伯努利濾波器基礎上引入標簽向量，有效加強了目標與航跡之間的關聯(lián)，避免了監(jiān)測區(qū)域內當目標數(shù)目過多時，由于目標之間交叉、重疊而導致的航跡融合等問題，并直接解決了跟蹤過程中目標之間無法區(qū)分識別的難題，且避免了復雜的數(shù)據(jù)關聯(lián)，因此受到了廣泛關注。

同時隨著多源信息融合技術的發(fā)展，傳感器控制方案的合理選擇對于提升多目標整體跟蹤系統(tǒng)的量測信息獲取質量具有極大的現(xiàn)實意義，因此，多目標跟蹤中的傳感器控制問題成為了廣大學者的研究焦點。一般而言，傳感器控制方法是在部分可觀測馬爾可夫決策過程（Partially Observable Markov Decision Process，POMDP）［9～10］的理論框架下進行研究的，它的核心思想可概括為根據(jù)一定的最優(yōu)控制準則，建立可供參考同時便于量化的目標評價函數(shù)，通過控制所選定傳感器的運行參數(shù)和動作方式，最終動態(tài)地選擇出使評價函數(shù)達到最優(yōu)的傳感器控制方案，從而確保最大程度地獲取最優(yōu)的量測信息。信息時代的到來，促使多目標跟蹤技術迅猛發(fā)展，而復雜多變的現(xiàn)實跟蹤環(huán)境，使人們對其提出了更高的要求。因此當傳感器控制方法應用于大型跟蹤場景時，例如軍事打擊及戰(zhàn)略防御領域時，由于戰(zhàn)場多元化的軍事技術導致了海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，因而利用有限的傳感器資源最大化地獲取監(jiān)控區(qū)域信息，以及如何提高傳感器的控制效率和降低傳感器運行成本的要求成為亟待解決的問題。……