联合信息增量的网络多平台传感器管理算法研究

"该文提出了一种基于联合信息增量的网络级传感器管理算法，用于解决网络中的多平台传感器管理问题。算法充分考虑了网络通信故障、通信延迟和配准误差等实际因素，通过集中式的控制策略优化传感器的分配。仿真结果显示，此算法相比轮流分配算法具有更优的性能，并且其分配结果对通信因素变化的响应符合实际物理意义。该研究由国防科技‘十五’预研课题和国家自然科学基金资助，作者在传感器管理、信息融合等领域进行研究。" 文章详细阐述了一种新的网络级传感器管理方法，该方法基于联合信息增量的概念。在网络级传感器管理中，由于传感器分布广泛，通信问题和传感器之间的配准误差成为关键挑战。该算法旨在通过集中控制来有效管理和分配传感器资源，以最大化整体信息获取效率，同时考虑了网络通信故障可能导致的数据丢失或失真，以及通信延迟对实时性的影响。 算法的核心是联合信息增量，它衡量的是新增一个传感器到系统中时，对整体信息增益的贡献。通过计算所有可能的传感器分配方案的联合信息增量，算法能够选择最优的传感器配置，以实现最大信息增益。这种方法相较于传统的轮流分配策略，能更有效地适应网络环境的变化，提高数据采集的质量和效率。 在实际应用中，配准误差是影响传感器管理的另一个重要因素。该算法将配准误差纳入考量，使得传感器的位置校正和数据融合更加精确，从而提高整个系统的鲁棒性和可靠性。 仿真研究证明了该算法的有效性，其在不同通信条件下的表现均优于轮流分配算法，尤其是在网络通信故障频繁或延迟严重的情况下，优势更为明显。此外，分配结果对通信因素的敏感性反映了真实世界的情况，表明算法的动态适应性良好。 这项研究提供了一种创新的、基于联合信息增量的网络级传感器管理解决方案，对于优化多平台传感器网络的性能和应对复杂通信环境具有重要的理论价值和实践意义。未来的研究可以进一步探索该算法在更大规模网络和更多复杂环境下的适用性，以及如何结合实时通信技术和自适应策略来进一步提升其性能。