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Game Theory Based Sensor Management in Reducing Target Threat Level Assessment Risk

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Journal of shanghai Jiaotong university(Science) 2022年第5期27卷 649-659页

作者： PANG Ce shan ganlin Department of Electronic and Optical Engineering Army Engineering University Shijiazhuang CampusShijiazhuang050003China

Sensor management schemes are calculated to reduce target threat level assessment risk in this *** Markov model and risk theory are combined to build the target threat level model *** the target threat level estimation risk is *** the sensor management schemes are optimized with the smallest target threat level assessment ***’s more,the game theory is applied to calculate the optimal sensor management *** simulations are conducted to prove that the proposed sensor management method is effective.

关键词： target threat level assessment sensor management hidden Markov model risk theory game theory

Multi-sensor multi-objective optimization deployment on complex terrain based on Pareto optimal theory

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International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing 2019年第4期10卷 64-83页

作者： Gongguo Xu Xiusheng Duan ganlin shan Army Engineering University Shijiazhuang Campus Shijiazhuang Hebei 050003P.R.China Shijiazhuang Tiedao University Shijiazhuang Hebei 050003P.R.China

Multiple optimization objectives are often taken into account during the process of sensor *** at the problem of multi-sensor deployment in complex environment,a novel multi-sensor deployment method based on the multi-objective intelligent search algorithm is ***,the complex terrain is modeled by the multi-attribute grid technology to reduce the computational complexity,and a truncation probability sensing model is *** strategies,the local mutation operation and parameter adaptive operation,are introduced to improve the optimization ability of quantum particle swarm optimization(QPSO)algorithm,and then an improved multi-objective intelligent search algorithm based on QPSO is put forward to get the Pareto optimal ***,considering the multi-objective deployment requirements,a novel multi-sensor deployment method based on the multi-objective optimization theory is *** results show that the proposed method can effectively deal with the problem of multi-sensor deployment and provide more deployment schemes at *** with the traditional algorithms,the Pareto optimal fronts achieved by the improved multi-objective search algorithm perform better on both convergence time and solution diversity aspects.

关键词： Multi-sensor system multi-objective optimization quantum particle swarm optimization Pareto optimal front

A multi-sensor-system cooperative scheduling method for ground area detection and target tracking

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2023年第2期24卷 245-258页

作者： Yunpu ZHANG Qiang FU ganlin shan Department of Electronic and Optical Engineering Shijiazhuang CampusArmy Engineering UniversityShijiazhuang050003China

A multi-sensor-system cooperative scheduling method for multi-task collaboration is proposed in this *** studied the method for application in ground area detection and target *** aim of sensor scheduling is to select the optimal sensors to complete the assigned combat tasks and obtain the best combat ***,an area detection model was built,and the method of calculating the detection risk was proposed to quantify the detection benefits in ***,combining the information on road constraints and the Doppler blind zone,a ground target tracking model was established,in which the posterior Carmér-Rao lower bound was applied to evaluate future tracking ***,an objective function was developed which considers the requirements of detection,tracking,and energy consumption *** solving the objective function,the optimal sensor-scheduling scheme can be *** results showed that the proposed sensor-scheduling method can select suitable sensors to complete the required combat tasks,and provide good performance in terms of area detection,target tracking,and energy consumption control.

关键词： Sensor scheduling Area detection Target tracking Road constraints Doppler blind zone

基于高斯和与SCKF的非线性非高斯滤波算法

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仪器仪表学报 2014年第11期35卷 2524-2530页

作者：张凯单甘霖军械工程学院电子与光学工程系石家庄050003

针对均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)对非高斯情况滤波效果差的问题,在分析SCKF和高斯和滤波基础上,提出一种高斯和均方根容积卡尔曼滤波新算法。算法采用高斯和形式来逼近非高斯后验概率密度,将SCKF作为子滤波器,对每个高斯分量进行时间和... 详细信息

针对均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)对非高斯情况滤波效果差的问题,在分析SCKF和高斯和滤波基础上,提出一种高斯和均方根容积卡尔曼滤波新算法。算法采用高斯和形式来逼近非高斯后验概率密度,将SCKF作为子滤波器,对每个高斯分量进行时间和量测更新,使其有效解决非线性非高斯滤波问题。仿真结果表明,高斯和均方根容积卡尔曼滤波估计精度高于粒子滤波和高斯和扩展卡尔曼滤波算法,与容积粒子滤波精度相当,但耗时约为容积粒子滤波的15%,是一种较好平衡跟踪精度和实时性的非线性非高斯滤波算法。

关键词：非线性非高斯高斯和滤波均方根容积卡尔曼滤波贝叶斯统计

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面向空中目标威胁评估的多传感器管理方法

航空学报 2019年第11期40卷 240-253页

作者：张昀普单甘霖陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系

为了降低在空中目标威胁评估任务中由于威胁评估结果的不准确性和传感器辐射所带来的潜在损失,提出了一种基于风险的多传感器管理方法。首先,基于部分可观马尔可夫决策过程建立了传感器管理模型;然后,给出了基于信息状态的威胁评估风险... 详细信息

为了降低在空中目标威胁评估任务中由于威胁评估结果的不准确性和传感器辐射所带来的潜在损失,提出了一种基于风险的多传感器管理方法。首先,基于部分可观马尔可夫决策过程建立了传感器管理模型;然后,给出了基于信息状态的威胁评估风险和传感器辐射风险的预测方法以量化潜在损失;接着,为获得更优的作战收益,以多步风险预测值为决策依据,以两种风险的加权和最小为优化目标建立了长期目标函数;最后,在求解目标函数时,将传感器管理问题转化为决策树搜索,设计了一种基于分支定界的标准代价搜索算法以快速获得高质量的管理方案。仿真实验表明,所提算法能够在搜索到高质量解的同时大幅减少计算时间和内存消耗;所提方法能够对风险进行准确预测,且相比于经典的传感器管理方法,所提方法具有更好的风险控制效果。

关键词：传感器管理威胁评估风险控制部分可观马尔可夫决策过程决策树搜索

道路约束下多传感器协同地面目标跟踪的管理方法

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兵工学报 2022年第3期43卷 542-555页

作者：张昀普单甘霖陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系河北石家庄050003

为实现道路约束下地面目标的有效跟踪、控制传感器系统的辐射损失,提出一种多传感器协同管理方法。将传感器管理过程描述为部分可观马尔可夫决策过程,建立道路约束下目标跟踪模型和传感器截获损失模型,给出跟踪精度和截获损失的具体计... 详细信息

为实现道路约束下地面目标的有效跟踪、控制传感器系统的辐射损失,提出一种多传感器协同管理方法。将传感器管理过程描述为部分可观马尔可夫决策过程,建立道路约束下目标跟踪模型和传感器截获损失模型,给出跟踪精度和截获损失的具体计算方法,并提出一种多普勒盲区下的目标预测状态修正方法;针对高维数下管理方案求取困难的问题,设计了一种莱维飞行-樽海鞘群算法以快速获得高质量的解。仿真实验结果表明:相比于经典寻优算法,所提算法具有更好的全局搜索能力,能够在缩短寻优时间的同时找到高质量的解;所提管理方法能够有效解决地面目标跟踪问题,既保证了跟踪任务的完成质量,又提高了传感器系统的生存能力。

关键词：传感器管理地面目标跟踪道路约束多普勒盲区樽海鞘群算法

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面向作战任务的最小风险传感器调度方法

国防科技大学学报 2020年第2期42卷 186-193页

作者：单甘霖庞策段修生陆军工程大学电子与光学工程系河北石家庄050000

基于风险理论提出一种面向不同目标探测任务的传感器调度方法。将主动传感器辐射被截获风险和目标探测风险结合起来,建立一般目标探测框架下的传感器最小风险调度模型。分目标跟踪、目标识别和目标威胁等级评估三种情况将传感器最小风... 详细信息

基于风险理论提出一种面向不同目标探测任务的传感器调度方法。将主动传感器辐射被截获风险和目标探测风险结合起来,建立一般目标探测框架下的传感器最小风险调度模型。分目标跟踪、目标识别和目标威胁等级评估三种情况将传感器最小风险调度模型具体化,给出不同情况下目标探测风险值的计算方法。针对模型的求解提出一种基于混沌思想、反向学习和双向轮盘赌的改进人工蜂群算法。通过仿真实验证明了模型的可行性和算法的有效性。

关键词：传感器调度风险理论目标跟踪目标识别威胁等级评估蜂群算法

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目标威胁等级风险控制传感器管理方法

西安电子科技大学学报 2019年第2期46卷 95-100页

作者：庞策单甘霖段修生陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系河北石家庄050000

针对目标跟踪过程中由于模型及观测误差对目标威胁度估计不够准确的问题,将目标威胁度不确定性最小化为优化目标。基于隐马尔科夫理论及风险理论,提出了一种目标威胁等级风险控制下的传感器管理模型,设计了一种基于多Agent理论的分布式... 详细信息

针对目标跟踪过程中由于模型及观测误差对目标威胁度估计不够准确的问题,将目标威胁度不确定性最小化为优化目标。基于隐马尔科夫理论及风险理论,提出了一种目标威胁等级风险控制下的传感器管理模型,设计了一种基于多Agent理论的分布式传感器管理方案求解算法。仿真实验表明,通过该模型能够顺利地解决传感器资源不足情况下的管理问题,求解质量较高,速度较快。

关键词：传感器管理威胁等级不确定性风险理论

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基于指标融合的跟踪算法性能评估度量标准

仪器仪表学报 2014年第10期35卷 2341-2347页

作者：单甘霖张凯吉兵军械工程学院电子与光学工程系石家庄050003 军械工程学院信息工程系石家庄050003

为了全面评估目标跟踪算法的性能,该文提出一种融合性能指标的新度量标准。在分析最优子模式分配度量标准基础上,新度量标准定义目标扩展状态包含跟踪算法的计算量信息,并在扩展状态的基本距离中引入了计算量距离概念,将计算量指标融入... 详细信息

为了全面评估目标跟踪算法的性能,该文提出一种融合性能指标的新度量标准。在分析最优子模式分配度量标准基础上,新度量标准定义目标扩展状态包含跟踪算法的计算量信息,并在扩展状态的基本距离中引入了计算量距离概念,将计算量指标融入新度量标准的最优子模式分配距离中。新度量标准有效融合目标跟踪算法的跟踪精度、集合势误差和计算量指标,反映了跟踪算法的全面性能。单目标和多目标环境下的仿真实验结果验证了该标准的正确性和有效性。

关键词：目标跟踪最优子模式分配性能评估计算量