基于多模型的低轨星座多目标跟踪传感器资源调度

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针对低轨星座多目标持续跟踪传感器资源调度问题,首先将目标跟踪任务划分为高精度任务集合和低精度任务集合,并分析了跟踪任务状态转移过程;然后,为两任务集合分别建立了基于动态优先级的优化调度模型,提出了一种基于多模型的实时传感器调度算法。不同场景下仿真实验表明,所提算法较之以跟踪精度为优化目标和以跟踪精度为门限约束的方法具有更强的适用性,尤其对于目标分布较为集中的情况,其目标丢失率大大降低,尽管个别目标的跟踪误差略有增大。 Aiming at the problem of low-orbit constellation multi-target continuous tracking sensor resource scheduling problem, the target tracking task is divided into high-precision task set and low-precision task set, and the tracking task state transition process is analyzed. Then, Priority optimization scheduling model, a multi-model based real-time sensor scheduling algorithm is proposed. The simulation results in different scenarios show that the proposed algorithm has more applicability than the tracking accuracy as the optimization target and the tracking constraint as the threshold constraint. Especially when the target distribution is more concentrated, the target loss rate is greatly reduced, Although the tracking error of individual targets slightly increased.
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