雷達諧波抑制度測量傳感器BTL7-S511B-M0700-B-KA10針對高雜波、電子干擾環境，在量測驅動的多目標濾波框架下提出了一種基于決策不確定性的傳感器管理方法。首先，根據部分可觀測馬爾科夫決策過程的理論，給出了基于Rényi信息增量的傳感器管理一般方法。其次，綜合考慮決策過程的信息完整性、信息質量、信息的內涵等因素，在量測驅動的自適應濾波框架下，基于目標運動態勢評估多目標決策不確定性水平，并選取大決策不確定性目標。后，以大決策不確定性目標的信息增量為準則進行傳感器分配方案的求解。仿真實驗表明所提方法能夠有效抑制電子干擾、雜波對多目標跟蹤及傳感器分配的影響，與基于威脅的傳感器管理方法相比，所提方法的平均子模式分配（OSPA）距離及平均計算時長均顯著降低，且在高雜波、電子干擾情形下具有較高的可靠性。 為了提高無線傳感器網絡中的資源使用效率，本文提出了一種新穎的算法，基于節點之間的鏈路質量將任務分配給一對協同工作的傳感器節點。具體來說，基于兩個相鄰節點之間的鏈接質量來獲得這兩個節點組成的節點對的能力等級。然后為每個節點對分配一個任務等級(例如，通過計算強度衡量)可以與此節點對的能力等級相匹配的任務，以便每個節點對可以協同高效地執行每個任務。考慮到一個節點可能會與多個節點組成不同節點對，而這些節點對被分配到的任務可能出現冗余(具有相同任務等級的任務)，所以需要調整這些任務以避免執行冗余任務。基于大尺寸測量引導的大部件對接模式成本較高,且精度易受溫度等環境因素干擾,提出一種新型的基于激光測距的大部件對接方法,并對其誤差因素進行綜合分析。給出基于激光測距的對接系統組成及基本原理,采用奇異值分解(SVD)法對部件當前位姿進行解算,運用幾何分析法和小旋量模型構建基于激光測距的大部件對接目標位姿解算模型,依據調姿平臺運動學計算各定位器調姿運動量。考慮方法及系統的主要誤差來源,采用蒙特卡洛仿真方法分析了誤差源對調姿量精度的影響及規律。通過大部件對接試驗系統對所提方法的有效性及精度進行驗證,試驗表明實際對接精度優于.

        雷達諧波抑制度測量傳感器BTL7-S511B-M0700-B-KA10首先定義了目標檢測風險和目標跟蹤風險,并分別給出計算方法,其次以目標檢測風險小化為目標函數建立傳感器部署模型,以目標檢測風險和目標跟蹤風險之和小化為目標函數建立傳感器調度模型,且該調度發生在前面傳感器部署模型建立的傳感器網絡之上。針對模型的求解,同時為克服基本人工蜂群算法易陷入局部的缺點,提出改進的雙向輪盤賭-粒子群-蜂群算法。后通過仿真驗證,證明了模型和算法的有效性。多目標跟蹤中的傳感器控制本質上是一個非線性控制問題,其在理論分析和計算上挑戰性.本文基于區間不確定性推理,利用箱粒子多伯努利濾波器提出了一種基于信息測度的傳感器控制策略.首先,本文利用箱粒子實現多伯努利濾波器,并通過一組帶有權值的箱粒子來表征多目標后驗概率密度函數.其次,利用箱粒子的高斯分布假設,將多伯努利密度近似為高斯混合.隨后,選擇柯西施瓦茲 .