摘要
利用Bayes规则和Kalman滤波方程中的协方差预测和更新阵 ,可以求出目标检测与跟踪过程中一次量测所产生的信息增量 ,并由此给出了一种基于信息增量最大化的传感器管理算法 .仿真结果表明 :该算法在保证一定跟踪精度的前提下 ,能最大限度的发现并跟踪新目标 .
Using Bayes rule and covariance prediction and updating matrices in Kalman equations, we can solve information gain in a measurement in the process of detection and tracking, and present an algorithm of sensor management based on maximization of information gain. Simulation results show that the algorithm can farthest detect and track new targets under a certain tracking precision.
出处
《河南大学学报（自然科学版）》
CAS
2001年第2期27-30,共4页
Journal of Henan University:Natural Science
基金
国家自然科学基金项目 (6 9772 0 31)
河南省教委自然科学基金项目 (995 10 0 11)
