基于信息论的水下目标高效探测与分类导航方法
信号处理
2020-07-13 v1
摘要
本文研究一种自主探索问题：移动传感器置于未见过的搜索区域中，利用信息论导航代价函数动态选择下一感知动作（即进行测量的位置），以高效探测并分类区域内感兴趣的目标。本文所提信息论代价函数由两个信息增益项组成，一项用于目标探测与定位，另一项用于已探测目标的序贯分类。我们从互信息定义出发，给出该代价函数的新颖闭式表达。我们评估了三种选择下一感知动作的策略：割草机式、贪婪式与非贪婪式。对这三种策略，我们将基于所提信息论代价函数的结果与其他受信息论启发的代价函数结果进行比较。仿真结果表明，相较于其他方法，使用所提代价函数的搜索效率更高，且贪婪与非贪婪策略优于割草机策略。
引用
@article{arxiv.2007.05072,
title = {Information-Theoretic Approach to Navigation for Efficient Detection and Classification of Underwater Objects},
author = {Christopher Robbiano and Edwin K. P. Chong and Mahmood R. Azimi-Sadjadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05072},
year = {2020}
}