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基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪
被引量：
1
1
作者
蔡佳
黄长强
+1 位作者
高翔
胡杰
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第A01期60-65,共6页
针对传统目标跟踪算法过分依赖环境模型的问题,提出了一种基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪算法.分析了强化学习与分布式纳什Q学习算法的原理;描述了多传感器的协同跟踪态势,建立了离散系统的非线性模型,给出了传统的扩展卡...
针对传统目标跟踪算法过分依赖环境模型的问题,提出了一种基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪算法.分析了强化学习与分布式纳什Q学习算法的原理;描述了多传感器的协同跟踪态势,建立了离散系统的非线性模型,给出了传统的扩展卡尔曼滤波解决方法;定义了对分布式纳什Q学习性能影响至关重要的传感器行为和奖惩函数,奖惩函数通过计算预测误差方差阵的迹得到;采用基于贝叶斯推理的概率统计方法解决了Q函数的更新问题.纯方位量测信息的被动跟踪仿真结果表明,相比于传统滤波算法,该算法增强了传感器对环境变化的适应性,实现了对目标的有效跟踪,提高了跟踪精度.
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关键词
目标跟踪
非线性滤波
强化学习
纳什Q学习
分布式控制
多传感器协同
算法
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职称材料
题名
基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪
被引量：
1
1
作者
蔡佳
黄长强
高翔
胡杰
机构
空军工程大学航空航天工程学院
解放军
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第A01期60-65,共6页
基金
航空科学基金资助项目(20105196016)
文摘
针对传统目标跟踪算法过分依赖环境模型的问题,提出了一种基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪算法.分析了强化学习与分布式纳什Q学习算法的原理;描述了多传感器的协同跟踪态势,建立了离散系统的非线性模型,给出了传统的扩展卡尔曼滤波解决方法;定义了对分布式纳什Q学习性能影响至关重要的传感器行为和奖惩函数,奖惩函数通过计算预测误差方差阵的迹得到;采用基于贝叶斯推理的概率统计方法解决了Q函数的更新问题.纯方位量测信息的被动跟踪仿真结果表明,相比于传统滤波算法,该算法增强了传感器对环境变化的适应性,实现了对目标的有效跟踪,提高了跟踪精度.
关键词
目标跟踪
非线性滤波
强化学习
纳什Q学习
分布式控制
多传感器协同
算法
Keywords
target tracking
nonlinear filtering
reinforcement learning
Nash Q-learning
distributedcontrol
multi-sensor cooperation
algorithm
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪
蔡佳
黄长强
高翔
胡杰
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
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参考文献
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