作者：陆泽健,刘筱,秦永刚,潘越,郭继光,黄胜 单位：中国电子科学研究院 出版：《中国电子科学研究院学报》2017年第04期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFKJPL2017040060 DOC编号：DOCKJPL2017040069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多传感器目标跟踪信息增量的计算》PDF+DOC2009年第01期 兰艳亭,林都,郭雁文 《传感器网络中的传感器管理研究》PDF+DOC2007年第02期 王峰,梁彦,程咏梅 《一种基于DGDL传感器管理优化策略》PDF+DOC2005年第10期 胡俊波,吴学智 《称重传感器自适应动态补偿器设计》PDF+DOC2002年第02期 吴忠强,郑德忠 《传感器动态可靠性评估与证据折扣》PDF+DOC2012年第01期 付耀文,贾宇平,杨威,庄钊文 《基于神经网络组的数据融合算法》PDF+DOC2009年第31期 黄小红,桑楠,苏芮,侯炜 《基于MSP430的无线传感器网络节点的研究与实现》PDF+DOC2008年第09期 徐久强,王进雷,赵海,高巍 《面向无线传感器网络的复杂适应系统分析方法》PDF+DOC 郭宏,郭源生,陈岩,杜晓明 《基于分辨力的融合目标识别系统中的传感器管理方法研究》PDF+DOC2007年第03期 胡仁伟,廖东平,魏玺章,黎湘 《基于节点权重和DS证据理论的WSN数据融合》PDF+DOC2013年第11期 赵鹏,杨剑,周文军,钱海忠

    • 针对多特征目标综合识别中的传感器动态调度问题，本文提出一种面向协同感知的多传感器自适应管理方法。该方法在离线获取目标识别先验概率分布的基础上，首先利用多个管控周期的累积探测特征组合，基于贝叶斯推理实现对未知目标的在线识别，然后计算感知信息熵增益作为管控系统反馈输入，利用遗传优化算法实现多传感器-多目标的自适应分配。仿真结果表明，与随机分配算法相比，该方法识别效率提高了近21秒，有效提升了传感器网络对未知目标的动态感知能力。

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