星凸形多扩展目标跟踪中的传感器控制方法

陈 辉 ，李国财，韩崇昭，杜金瑞

(1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃兰州 730050;2.西安交通大学自动化科学与工程学院，陕西西安 710049)

1 引言

复杂的现代作战环境必须配合以各种高精度传感器作为智能感知设备，并借助传感器的管理与优化控制策略去进一步改善信息处理的质量.多目标跟踪(multi-target tracking，MTT)[1-4]中的传感器控制是一个时变联合决策与估计中的非线性控制问题，其核心任务是建立可参考并易于量化的目标函数，通过优化目标函数选定或控制传感器的工作方式及运行参数，最终使得对目标函数的评价(例如多目标跟踪性能)达到最优.但在复杂不确定性环境下，涵盖有目标不确定性和量测不确定性的MTT问题中做随机决策解决传感器控制问题仍面临诸多挑战[5-7].

近十几年来，围绕有限集统计(finite set statistics，FISST)解决MTT问题已经成为一种颇为有效的选择，该方法的最大便利在于避免去处理复杂的不确定性数据关联(data association)问题，实质是将多目标的状态和量测分别建模为随机有限集(random finite set，RFS)，进而在多目标贝叶斯滤波框架下直接根据量测集递推计算多目标的后验概率密度.FISST解决MTT的便利，直接推动了传感器管理技术的发展，尤其是在不区分个体目标，而需要在整体上优化MTT性能的时候，FISST可以发挥其得天独厚的“集合优势”.相应的，近几年来以Ristic和Vo为代表的国内外学者直接在FISST理论框架的推动下，提出了一些颇为有效的MTT中传感器控制优化决策的方案.例如，Ristic等人……