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1、巧找2011年第24卷第3期Electronic Sci. & Tech./Mar. 15, 2010多传感器优化分配问题蚁群算法求解陈鹏波，那彦(西安电子科技大学电子工程学院，陕西西安710071)摘 要 考虑目标优先级在检测.琅踪和分类等多传感器管理问題中的妙响.结合目标识别和成胁度判断所产生 的信息增益，构遥了新的目标函数。通过分析当前多传感器目标优化分配中存庄间题，建立了多传感骂目标优化分配 问姻蚁群算法的模型.实例仿兵证明了该方法的可行性。关键词 传感器管理；优化分配；蚁群算法中图分类号 TP212文献标识码 A 文章编号1007 - 7820(2011)03 - 094 -
2、 04Solution for Multi-sensor Optimize Assignment Based on Ant Colony AlgorithmChen Pengbo, Na Yan(School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi'an 710071 , China)Abstract Considering both the effect of priority of target in such transducer management problems as classification 9 target
3、 testing and tracing and the information gain produced by object iclcntificalion and threat assessment 9 a new objective function is constructed By analyzing the problems existing in the allocation of multi-sensor target optimization ,an ant colony algorithm model is advanced Simulation shows the va
4、lidity of the modelKeywords multi-sensor management; optimize assignment ； ant colony algorithm94WWW(ikjiizch g94WWW(ikjiizch g由多传感器系统构成的数据融合系统对多源信息 进行综合处理，必须按照一定的工作准则对传感器进 行管理，以便获得疑优的数据采集性能。如何科学地 对多传感器系统进行管理便成为当前研究的热点 问题。传感器管理的核心问题就是按照-定的准则，建 立一个易于塑化的E标函数，依据传感器资源的约束 条件，寻找目标函数最优的传感器对目标分配方案。 Nash提出了利
5、用线性规划对被跟踪日标分配传感 器，Kastella Keilh提岀了一种基于信息爛和分辨力 增益的传感器管理方法,Liu Xianxing提出了一种 基于效能函数的传感器管理方法耳，其实质都是一种 线性规划。多传感签目标分配问题实际上是一个组合 爆炸的NP问题，其计算量随问题规模增大呈指数增 长。传统数学规划方法虽然在理论上能得出最优解， 但其代价也呈指数增长，无法满足实际应用耍求C蚁群算法是一种针对难解的离散优化问题的元启 发式算法，在旅行商问题、网络路由问题、多重背包 问题等优化组合问题中都得到了成功应用。它的并行 搜索能力和方便处毋约束条件以及充分利用问题启发收積日期：2010-07-
6、21作者简介：陈鹏波（1981 -）,男，硕士研究生。研究方向: 传感君管理，图像分类c式信息的优点，在多传感器管理中也具有良好的应用 前景。1问题描述当多个传感器同时用于多目标的检测、跟踪和分 类时，不仅要考虑信息增益的大小而且还要考虑目标 所需任务优先级。因此，描述多传感器目标分配模型 可分为4个方面：对传感器的描述，有传感器数目、 传感器监视能力等；对目标的描述，即目标的优先 级，包括身份识別、威胁判断、目标信息、攻击时 机、火控需求等；传感器对目标作用的描述，分为目 标检测时的信恵增益，目标跟踪时的信息增益等；目 标函数描述，包括目标函数表达式，易于凰化的约束 条件等。1.1传感器描述假设有m个基本传感器，在观测时的某时刻可 能有不只1个传感器用于观测某一目标，所以传感器 可分为基本传感器和传感器组合即虚拟传感器，这样 在某个时刻，就只有1个“传感器”对1个目标进行观 测。此时，“传感器”的数目由m增加到了 2”-1。1 个传感器可分配给多个目标，所分配目标的个数受传 感器跟踪能力$，约束，©表示传感器可1次扫描的目 标个数°94WWW(ikjiizch g