郭军军
- 作品数：2 被引量：7H指数：2
- 供职机构：西安交通大学电子与信息工程学院智能网络与网络安全教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
- 基于贝叶斯理论框架的传感器选择算法被引量：4
- 2018年
- 针对大规模传感器网络(Large-scale sensor networks)的目标跟踪问题,本文在贝叶斯(Bayes)框架下,提出了一种全新的基于传感器选择的多传感器目标跟踪算法.算法的具体思路为:首先基于Bayes框架,根据不同的管理目标,推导出传感器选择的目标函数;然后根据目标函数,计算出相应的传感器选择方案;最后将选择的传感器进行数据融合,求得传感器网络的目标跟踪结果.相比传统的基于量测野值点剔除思想的目标跟踪算法以及基于系统偏差估计的传感器配准算法,本文提出的基于传感器选择的多传感器目标跟踪算法不仅目标跟踪精度更高,且跟踪性能更稳定.同时本文提出的传感器选择算法还可以适用于杂波数目较少的目标跟踪场景.仿真结果说明了本文所提算法的有效性.
- 郭军军韩崇昭
- 关键词：贝叶斯理论目标跟踪信息融合
- 采用熵函数法的多传感器空间配准算法的研究被引量：3
- 2014年
- 针对传感器空间配准问题,提出了一种基于滑窗法的极小化极大熵函数的传感器空间配准算法。该算法使用熵函数作为优化准则,根据传感器的量测模型推导出关于传感器系统偏差的目标函数,然后借助极大熵函数的思想,将目标函数的绝对值转化为对应的极大熵函数,并且使用拟牛顿法求得的极大熵函数的解作为传感器系统偏差的估计值。在单目标跟踪场景和多目标跟踪场景下,与传统传感器空间配准算法在相同的仿真条件下进行对比,仿真结果表明,所提算法能够有效地提高传感器距离量测和角度量测系统偏差的估计精度,从而实现高精度的空间目标跟踪。
- 郭军军元向辉韩崇昭
- 关键词：熵函数空间配准目标跟踪
