报告题目：面向目标跟踪的传感器选择和功率分配方法研究
报告时间：2023年9月14日10：00-12：00
报告地点：理学院 405
报 告 人：沈晓静 教授
报告人简介：
沈晓静，四川大学教授、博士生导师，四川大学视觉合成国家级重点实验室副主任。2009年获得四川大学数学学院博士学位，2009-2011年四川大学图形图像研究所博士后，2012-2013美国雪城大学计算机与电子信息工程学院博士后。先后承担国家和省部级课题10余项，主要从事信息融合、目标跟踪和传感器优化管理研究，在国际著名刊物IEEE Trans. Information Theory、Automatic Control、Signal Processing、Aerospace and Electronic Systems和Automatica等上发表20余篇论文，应邀参与撰写3本国际专著，获全国优秀博士论文奖。先后兼任International Journal of Distributed Networks杂志编委、《系统科学与数学》杂志编委和北京航天飞行控制中心工程师等。
报告内容：
本报告探讨面向目标跟踪的传感器选择和功率分配方法。首先，针对具有线性等式或不等式约束的目标跟踪传感器选择融合问题，提出了一种用于传感器选择的等效卡尔曼滤波器，即广义信息滤波器。当传感器观测噪声不相关和约束在时间上可分离时，可以解析地获得传感器选择的最优解。当约束在时间上不可分离时，可以通过近似求解线性规划问题来获得传感器选择策略。当传感器观测噪声相关时，传感器选择问题可以转化为布尔二次规划问题，该问题可以通过高斯随机化过程以及求解半定规划问题来有效解决。最后，给出一种最优功率分配方法，以有效利用功率资源提高雷达系统的跟踪性能。探索了基于服务质量框架下非凸功率分配问题的拟凸性，阐明了优化问题的目标函数是一组可分拟凸函数的加权和；并证明原始非凸问题及其对偶问题之间具有强对偶性。因此，对任意给定贝叶斯C-R下界，给出了对偶投影次梯度功率分配算法求解对偶问题并获得最优功率方案。
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