引用本文:刘先省,李声威,潘　泉,张洪才.基于概率统计模型的一类传感器管理方法[J].控制理论与应用,2001,18(5):805~807.[点击复制]
LIU Xian-xing,LI Sheng-wei,PAN Quan,ZHANG Hong-cai.A Method of Sensor Management Based on Probability Statistical Model[J].Control Theory and Technology,2001,18(5):805~807.[点击复制]
基于概率统计模型的一类传感器管理方法
A Method of Sensor Management Based on Probability Statistical Model
摘要点击 1240  全文点击 1208  投稿时间：1999-07-26  修订日期：2001-03-15
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DOI编号  
  2001,18(5):805-807
中文关键词  概率统计模型  信息熵  信息增量  检测与分类  传感器管理
英文关键词  probability statistical model  information entropy  information gain  detection and classification  sensor management
基金项目  国家自然科学基金(69772031); 河南省教委自然科学基金(1999510011)资助课题.
作者单位
刘先省 北京理工大学 电子工程系, 北京 100081
河南大学 计算机科学学院, 开封 475001 
李声威 河南大学 计算机科学学院, 开封 475001 
潘　泉 西北工业大学 自动控制系, 西安 710072 
张洪才 西北工业大学 自动控制系, 西安 710075 
中文摘要
      基于概率统计模型给出了一种多传感器对多目标检测与分类的优化算法. 通过目标环境不确定性定量描述的信息熵及其信息熵发生变化而产生的信息增量, 给出了一种基于最大信息增量的传感器对目标(静止或运动)的搜索方法. 性能分析表明: 与其它方法相比, 该方法具有错误率低、效率高的特点.
英文摘要
      An optimizing algorithm of detection and classification used in multisensor and multitarget is put forward based on probability statistical model. Information gain is obtained by information entropy and evolution of information entropy, which denotes uncertainty of target search location. A method of sensor searching target(stationary or dynamic)is given based on maximum information gain. Performance analysis shows that, compared with other methods, this is more efficient and its error probability is less.