摘要：简述了传感器管理技术研究的总体概况,包括定义、作用、管理对象、结构和功能模型。提出了传感器管理是复杂的动态多目标优化问题,分析了解决该难题的技术研究现状,主要涵盖传感器管理问题建模、优化目标设计、多目标优化、博弈论应用等。从传感器融入体系、传感器网络化集成应用和算法智能化3个方面展望了传感器管理技术发展方向。

摘要：针对目标跟踪过程中由于模型及观测误差对目标威胁度估计不够准确的问题,将目标威胁度不确定性最小化为优化目标。基于隐马尔科夫理论及风险理论,提出了一种目标威胁等级风险控制下的传感器管理模型,设计了一种基于多Agent理论的分布式传感器管理方案求解算法。仿真实验表明,通过该模型能够顺利地解决传感器资源不足情况下的管理问题,求解质量较高,速度较快。

摘要：为了降低在空中目标威胁评估任务中由于威胁评估结果的不准确性和传感器辐射所带来的潜在损失,提出了一种基于风险的多传感器管理方法。首先,基于部分可观马尔可夫决策过程建立了传感器管理模型;然后,给出了基于信息状态的威胁评估风险和传感器辐射风险的预测方法以量化潜在损失;接着,为获得更优的作战收益,以多步风险预测值为决策依据,以两种风险的加权和最小为优化目标建立了长期目标函数;最后,在求解目标函数时,将传感器管理问题转化为决策树搜索,设计了一种基于分支定界的标准代价搜索算法以快速获得高质量的管理方案。仿真实验表明,所提算法能够在搜索到高质量解的同时大幅减少计算时间和内存消耗;所提方法能够对风险进行准确预测,且相比于经典的传感器管理方法,所提方法具有更好的风险控制效果。

摘要：传感器管理是多传感器融合系统的重要组成部分。针对目前传感器出现故障时仍然缺乏对传感器资源管理的有效方法,提出一种基于有限状态自动机的传感器管理方法。首先,建立传感器管理控制策略的有限状态自动机模型,通过对可控制事件的非使能设定,描述不同控制策略;提出语言测度参数的递归估计方法与停止规则,并根据有限状态自动机模型产生语言的测度获得各种传感器控制策略的性能指标。实例分析结果表明:利用有限状态自动机模型能够辅助设计传感器故障控制策略,根据语言测度可以正确评价传感器控制策略。

摘要：针对传感器资源有限的情况,以目标检测为背景,提出了一种基于风险理论的传感器管理方法.首先建立目标检测模型和传感器辐射模型,将"检测风险"和"截获风险"之和作为传感器管理风险函数,即目标函数.其次为对模型求解,将预测值的期望值作为目标函数的近似值,重新修正目标函数.接着设计了基于多Agent的分布式优化算法.仿真实验表明,通过本文提出的基于风险理论的传感器管理方法,能够有效实现传感器管理,与以往的传感器管理方法相比,本文方法更能较好地解决资源有限情况下的传感器管理问题.

摘要：针对多扩展目标跟踪优化中的传感器管理问题,本文基于随机有限集(RFS)提出一种基于加权最优子模式分配(W-OSPA)距离的传感器管理方法.首先,在部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)理论框架下,给出基于逆威沙特椭圆分布假设的多扩展目标跟踪传感器管理的基本方法.其次,利用W-OSPA距离求解多扩展目标后验分布的离差,以离差最小化获得最优化的多扩展目标状态估计设计传感器管理策略.最后,通过推导给出的离差数值求解方法进行最优传感器管理方案的决策.仿真实验基于OSPA距离评价验证了所提传感器管理方法相对于其他算法对多扩展目标的质心运动状态和椭圆形状都有更好的估计效果.

摘要：针对预警机面临的复杂作战环境及异类传感器带来的信息冗余问题,在总结目前传感器管理架构研究现状的基础上,从传感器管理系统关键技术及与其他系统的关系两方面分析了管理系统架构的设计依据,提出了一种清晰明了的架构,为构建预警机传感器管理系统提供了一定的理论指导。

摘要：预警机作为空基打击体系的核心节点,在信息化联合空战中发挥着越来越重要的作用。传感器管理技术是充分发挥多传感器优势使预警机在复杂战场环境下完成多样化探测任务的关键。本文在传感器管理的基本结构的基础上,根据模块化设计和系统信息交互的松耦合的思想,提出了一种基于发布/订阅的三层分级式传感器管理架构。分析了各模块的功能和分系统之间的信息交互关系,在传感器管理系统内部,通过将复杂的传感器管理功能分解到高层、中间层和底层传感器管理中,提供了一种解决复杂信息系统传感器管理架构问题的方法。

摘要：在信息化海战场,获取信息优势是保障作战胜利的基础之一,海上编队传感器管理是提升传感器探测整体效能,从而达成信息优势的关键环节。首先分析了海上编队传感器管理需求,包括组成结构、作用以及编队、平台、传感器各层级的管理需求;其次研究了海上编队传感器管理的总体架构,提出采用混合式的体系结构,设计了事前规划与实时调度2个方面的处理流程、输入输出及处理原则,以及事件驱动的传感器作战管理技术框架,从而建立海上编队传感器管理的顶层架构。

摘要：本文提出了一种传感器管理系统框架,给出了基于多Agent的解决方案。该结构通过多个Agent间的相互协商来实现传感器任务的分配,较好地克服了在融合中心存在的缺陷。并在此基础上着重探讨各Agent之间的协调合作问题,实现了基于KQML语言的各Agent之间的协调机制。