基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪

摘要：

　　针对传统目标跟踪算法过分依赖环境模型的问题， 提出了一种基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪算法。 首先分析了强化学习与分布式纳什Q学习算法的原理； 其次， 在多传感器协同跟踪描述的基础上定义了对分布式纳什Q学习学习效果影响至关重要的传感器行为及奖惩函数； 最后， 采用基于贝叶斯推理的概率统计方法用于解决Q函数的更新问题。 基于角度量测信息的被动跟踪仿真结果表明， 该方法能够保证传感器对环境变化的适应性， 实现对目标的有效跟踪。

关键词： 目标跟踪算法 传感器 纳什Q学习 概率统计法

作者: 蔡佳 黄长强 高翔 胡杰

作者单位: 空军工程大学航空航天工程学院, 西安 710038 解放军94857部队, 安徽芜湖241007

会议类型: 国内会议

会议名称: 第23届过程控制会议

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 1-6

在线出版日期: 2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）