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基于Rényi信息增量和改进QPSO算法的多传感器协同分配
被引量：
3
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作者
徐公国
段修生
+1 位作者
徐宏浩
单甘霖
《电光与控制》
北大核心
2017年第5期15-19,共5页
对防空作战目标识别阶段中的传感器管理问题进行了研究,提出基于Rényi信息增量的多传感器管理调度方案。首先利用D-S证据理论进行融合推理,得出不同目标与不同传感器配对时的Rényi信息增量;然后,建立了基于系统总Rényi...
对防空作战目标识别阶段中的传感器管理问题进行了研究,提出基于Rényi信息增量的多传感器管理调度方案。首先利用D-S证据理论进行融合推理,得出不同目标与不同传感器配对时的Rényi信息增量;然后,建立了基于系统总Rényi信息增量最大化的传感器分配模型,此外,对量子粒子群智能优化(QPSO)算法进行自适应改进,能够对分配模型进行快速求解;最后,通过仿真实验验证了算法的合理性和有效性。
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关键词
多传感器管理
目标识别
Rényi信息增量
证据理论
量子粒子群
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职称材料
题名
基于Rényi信息增量和改进QPSO算法的多传感器协同分配
被引量：
3
1
作者
徐公国
段修生
徐宏浩
单甘霖
机构
军械工程学院
海军航空兵学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2017年第5期15-19,共5页
基金
军内科研基金重点资助项目(ZS2015070132A12009)
文摘
对防空作战目标识别阶段中的传感器管理问题进行了研究,提出基于Rényi信息增量的多传感器管理调度方案。首先利用D-S证据理论进行融合推理,得出不同目标与不同传感器配对时的Rényi信息增量;然后,建立了基于系统总Rényi信息增量最大化的传感器分配模型,此外,对量子粒子群智能优化(QPSO)算法进行自适应改进,能够对分配模型进行快速求解;最后,通过仿真实验验证了算法的合理性和有效性。
关键词
多传感器管理
目标识别
Rényi信息增量
证据理论
量子粒子群
Keywords
key
words
：
multi
-
sensor
management
target
recognition
R6nyi
divergence
evidence
theory
quantum
particle
swarm
optimization
分类号
V243 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Rényi信息增量和改进QPSO算法的多传感器协同分配
徐公国
段修生
徐宏浩
单甘霖
《电光与控制》
北大核心
2017
3
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