[发明专利]一种基于动态分辨熵的传感器优化管理方法

权利要求书

1.一种基于动态分辨熵的传感器优化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)当前时刻k-1工作模式下的传感器获取当前时刻k-1对目标T_i探测信息后预测下一时刻k的目标T_i的目标类别s；k＝0时传感器选择默认的工作模式；

2)分别计算下一时刻k的所有工作模式下对目标类别s的目标T_i进行预测的分辨熵；

3)分别计算各工作模式下的下一时刻k的分辨熵与当前时刻的分辨熵之差作为预测的各工作模式下的下一时刻k的分辨熵增量；

4)选择最大分辨熵增量对应的工作模式作为下一时刻k的传感器工作模式，并保存最大分辨熵增量对应的工作模式下的对目标类别s的目标T_i进行探测的分辨熵作为下一时刻k的分辨熵，更新k＝k+1后返回步骤1)。

2.如权利要求1所述一种基于动态分辨熵的传感器优化管理方法，其特征在于，步骤1)中预测下一时刻k的目标T_i的目标类别s的具体方法是：

已知0至k-1时刻获得的对目标T_i探测信息以及当前时刻k-1传感器的工作模式r_k-1计算不同目标类别s的后验概率p[s|Z_0:k-1,r_k-1]；

使用最大后验概率p[s|Z_0:k-1,r_k-1]对应的目标类别s作为预测下一时刻k的目标T_i的目标类别；

所述后验概率p[s|Z_0:k-1,r_k-1]的计算方法为：

p[s|Z0:k-1,rk-1]=p[s]p[Z0:k-1|s,r0:k-1]p[Z0:k-1|r0:k-1]]]>

其中，s为目标类别变量，s＝1,…,S，S为目标类别总数，p[s]为目标类型s出现的先验概率，p[Z_0:k-1|s,r_0：k-1]为0至k-1时刻内在工作模式r_0：k-1的传感器对目标类型s的目标进行探测得到测量信息Z_0:k-1的概率，p[Z_0:k-1|r_0：k-1]为0至k-1时刻内在工作模式r_0：k-1的传感器对目标进行探测得到测量信息Z_0:k-1的概率。