基于柯西—施瓦茨散度的多目标跟踪中的传感器选择

牛彪 魏永强

摘 要 在大多数目标跟踪情景中，传感器可以被控制，以执行各种可能对测量的质量和信息内容产生重大影响的动作。这些动作也会影响跟踪系统的估计性能。通常，这些行为可能包括更改传感器平台的位置，方向或运动，从而影响传感器检测，跟踪和识别场景中物体的能力。这些控制决策是由人工干预或某种确定性控制策略驱动的，这种策略不能保证最优性。本文我们选择柯西-施瓦兹散度作为控制目标函数。

关键词 随机有限集 多传感器管理 柯西-施瓦兹散度

中图分类号：Q945.3 文献标识码：A

1背景：多目标传感器控制

通常这种类型的控制问题可以表述为一个部分可观察的马尔可夫决策过程（POMDP），在POMDP中，多目标动力学被建模为马尔科夫过程，但仅限于此多目标状态的后验概率密度函数（pdf）是已知的（以过去的测量为条件），并且真实的基础状态是未知。每当需要做出决定时，目标都是找到最大化该反馈函数的控制行为。

另一方面，基于信息的优化，它努力量化从执行控制行动获得的整体信息，因此它不会遭受竞争目标的问题。虽然信息理论控制可能不会导致针对任何特定任务的最佳决策，但是跨多个任务目标的整体效益很可能是优越的。一般 ，R閚yi分歧已经被提出用于单目标和多目标的传感器管理跟踪问题。在这样的问题中，最佳控制行为就是预期的分歧或计算先验和后验目标密度之间的信息增益并将其用作选择的依据。……