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题名基于改进人工蜂群算法的多传感器联盟
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作者
庞策
黄树彩
韦道知
苑智玮
刘锦昌
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机构
空军工程大学防空反导学院
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出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期107-111,116,共6页
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基金
航空科学基金项目资助(20130196004)
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文摘
针对以往求解多传感器联盟算法中参数多、计算复杂、实时性不强、全局搜索能力不高等问题,提出了基于改进人工蜂群算法的多传感器联盟方案。该方案对传感器联盟目标函数进行了优化,令跟随蜂采用双向轮盘赌的方式选择引领蜂,以便跳出局部最优解,提高算法收敛速度。仿真实验结果表明,所提出的算法能够有效获得传感器的最优联盟方案并保持较好的稳定性,与改进前相比,其寻优能力得到增强,进一步研究发现,适当扩大采蜜蜂在蜜源周围的搜索范围、增加蜜蜂个数、缩小未更新计数器阈值,能够进一步提高算法收敛速度,得到收益度更好的最优联盟方案。
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关键词
改进人工蜂群算法
多传感器联盟
最优联盟方案
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Keywords
improved bee colony optimization
multi-sensor coalition
most optimized coalition scheme
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于P_(EV)准则的不确定混合多传感器联盟求解
被引量：1
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作者
谢家豪
黄树彩
韦道知
张曌宇
王文豪
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机构
空军工程大学防空反导学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期819-826,共8页
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基金
国家自然科学基金(61603410,61273275)资助课题。
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文摘
针对不确定混合多传感器联盟求解问题,提出了一种在P_(EV)准则下求解的方法。首先以提高传感器资源利用率和对目标跟踪精度为目的建立目标函数,以传感器跟踪能力为约束建立不确定混合多传感器联盟模型,其次利用不确定理想点法和P_(EV)准则将不确定模型变为确定模型,最后设计改进选择策略的烟花算法求出混合多传感器联盟的有效解,通过"预测再预测"传感器管理机制实现对传感器联盟更新过程的动态控制。仿真实验表明利用P_(EV)准则处理不确定混合多传感器联盟模型的可行性和有效性,同时实验也证明本文算法和传感器管理机制在求解质量、跟踪精度和对战场环境的适应度上均优于对比算法和机制。
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关键词
P_(EV)准则
不确定多传感器联盟
改进烟花算法
目标跟踪精度
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Keywords
P_(EV)principle
uncertain sensor alliance
improved firework algorithm
target tracking accuracy
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分类号
TP732
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名考虑单目标探测需求的多传感器联盟技术研究
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作者
张士磊
王元利
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机构
河南工学院自动控制系
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出处
《电光与控制》
北大核心
2017年第10期49-54,共6页
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文摘
针对传感器联盟的组建问题,在考虑单目标探测精度需求和能耗需求的情况下,阐述了多传感器组建联盟的具体流程,建立了传感器联盟模型,引入并改进人工狼群算法求解适应度最佳的传感器联盟方案。仿真实验表明,所述的传感器联盟组建流程具有可行性,模型具有合理性,算法具有有效性。
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关键词
目标探测
多传感器联盟
改进人工狼群算法
探测精度
能耗
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Keywords
target detection
multi-sensor coalition
improved wolf pack algorithm
detecting precision
energy consumption
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分类号
TN215
[电子电信—物理电子学]
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题名基于改进灰狼算法的多传感器探测联盟
被引量：4
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作者
谢家豪
韦道知
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机构
空军工程大学研究生院
空军工程大学防空反导学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第8期114-117,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61603410)
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文摘
针对以往多传感器对多目标建立的探测联盟机制算法收敛性差、求解精度不高等问题,提出了基于改进灰狼算法的多传感器探测联盟。建立了多传感器探测联盟的数学模型,通过赋予灰狼自主决策能力,使算法能够尽快跳出局部最优解,提高了算法的收敛程度。仿真实验结果表明:改进算法可以在短时间内寻找到联盟适应度最优解并能保持很好的稳定性,与改进之前的算法对比,其寻优能力得到进一步加强,通过与其他算法对比,更有效地证明了该算法具有较好的求解质量。
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关键词
改进灰狼算法
多传感器探测联盟
联盟最优解
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Keywords
improved grey wolf algorithm
multi-sensor detection alliance
alliance optimal solution
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进粒子群算法的多传感器探测联盟模型
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作者
张振
吴建峰
谢家豪
罗瑞宁
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机构
空军工程大学防空反导学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2022年第12期14-19,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61703424)。
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文摘
针对传统多传感器联盟在进行目标分配时考虑要素不全面、算法收敛慢、求解质量低等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的多传感器探测联盟模型。通过增加目标威胁度的因素构建多传感器多目标分配模型,同时在改进粒子群算法中,赋予粒子负强化因子和碰撞因子,使粒子能够进行负向学习并具有能够跳出局部最优的能力。仿真结果表明,与基本粒子群算法和其他算法相比,改进后的算法有着更快的收敛速度,且得到的探测联盟的解的质量也更高。
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关键词
多传感器探测联盟
目标威胁估计
改进粒子群算法
模型
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Keywords
multi-sensor detection alliance
target threat estimation
improved particle swarm optimization algorithm
model
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分类号
TN213
[电子电信—物理电子学]
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题名基于搜索引擎结构的多传感器管理机制
被引量：1
- 6
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作者
王莉莉
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机构
重庆工商大学融智学院大数据研究所
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出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期99-106,共8页
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文摘
针对以往组建多传感器对多目标跟踪联盟过程中,缺少对联盟的实时性、单目标跟踪精度和能耗需求考虑的问题,提出了基于搜索引擎结构模型的多传感器管理机制。在该机制中,检索器以对单目标的跟踪精度需求和能耗需求为关键词,检索传感器跟踪联盟方案。在此基础上,描述了传感器网络对单目标建立传感器跟踪联盟方案的过程。建立了在多目标同时来袭的情形下考虑单目标跟踪精度需求和能耗需求的传感器跟踪联盟模型,继而提出检索器检索传感器跟踪联盟方案的改进人工狼群算法。仿真结果表明,采用此方法,能够有效找到既满足单目标跟踪精度需求和能耗需求,又具有较高适应度的传感器跟踪联盟方案。
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关键词
多传感器管理
多传感器跟踪联盟
搜索引擎结构
改进人工狼群算法
跟踪精度
能耗
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Keywords
multi-sensor management
multisensor tracking coalition
structure of search engine
improved wolf algorithm
tracking precision
energy
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分类号
TN215
[电子电信—物理电子学]
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