[发明专利]一种基于加权信息增量最大化准则的多传感器分配方法有效
| 申请号： | 201711446653.2 | 申请日： | 2017-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN108334475B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 叶显;张龙 | 申请（专利权）人： | 成都西科微波通讯有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06F17/18 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李蕊;何凡 |
| 地址： | 610091 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于加权信息增量最大化准则的多传感器分配方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取目标的先验概率和后验概率，获取每个影响目标权重的因素的权重评判函数值及权重系数；S2、根据所述先验概率和后验概率分别得到先验信息熵和后验信息熵以及信息增量矩阵；根据权重评判函数值得到目标的权重评判矩阵；S3、根据权重系数和目标的权重评判矩阵得到目标的权重向量；S4、根据目标的信息增量矩阵和权重向量得到加权信息增量矩阵；S5、对所述加权信息增量矩阵进行排序，并根据目标数量输出最优分配矩阵。本发明通过合理分配多传感器使得多传感器在跟踪目标时效果更好，同时传感器资源得到更加合理的分配。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 加权 信息 增量 最大化 准则 传感器 分配 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于加权信息增量最大化准则的多传感器分配方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取目标的先验概率和后验概率，获取每个影响目标权重的因素的权重评判函数值及权重系数；S2、根据所述先验概率和后验概率分别得到先验信息熵和后验信息熵，并根据所述先验信息熵和后验信息熵得到信息增量矩阵；根据每个影响目标权重的因素的权重评判函数值得到目标的权重评判矩阵；S3、根据每个影响目标权重的因素的权重系数和目标的权重评判矩阵得到目标的权重向量；S4、根据目标的信息增量矩阵和权重向量得到加权信息增量矩阵；S5、对所述加权信息增量矩阵进行排序，并根据目标数量输出最优分配矩阵。
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