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 .
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.
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第5期805-807,共3页
Control Theory & Applications
基金
国家自然科学基金(69772 0 3 1)
河南省教委自然科学基金(19995 10 0 11)资助课题
关键词
概率统计模型
信息商
信息增量
传感器管理
信息融合
probability statistical model
information entropy
information gain
detection and classification
sensor management