目標識別與位置估計融合處理的多Agent系統(tǒng).pdf

1、隨著計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)和微電子技術(shù)的迅速發(fā)展，以及現(xiàn)代戰(zhàn)爭的復(fù)雜性日益提高，傳統(tǒng)的目標識別與位置估計信息融合處理系統(tǒng)已經(jīng)存在了許多問題。例如背景和環(huán)境的復(fù)雜性、多傳感器信息的多樣化，系統(tǒng)對信息容量和處理速度的要求越來越高，并且要求系統(tǒng)要有“學習”和“識別”能力等問題。另外信息融合技術(shù)至今尚未形成完整的理論框架，尤其是在信息融合系統(tǒng)的功能模型、抽象層次、系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計和性能評價等方面還有待于從系統(tǒng)角度進行探討。正是在這種背景

2、下，本論文提出了一種新的系統(tǒng)分析和設(shè)計方法，引入了多Agent系統(tǒng)即MAS(Multi-AgerltSystem)技術(shù)。 本論文的主要目的是為了解決目前目標識別與位置估計融合處理系統(tǒng)存在的問題，以及在現(xiàn)有的Agent理論與應(yīng)用之間做一些連接和轉(zhuǎn)化方面的研究工作。具體工作包括以下幾個方面。 本文對目標識別與位置估計信息融合處理系統(tǒng)進行了研究，提出了目標識別與位置估計融合處理的多Agent系統(tǒng)，該系統(tǒng)在本論文以后的介紹中簡稱

3、為MAS-ORLEIFP(The Multi-Agent System of the Object Recogrlition andLocation Estimation Information Fusion Process)。整個系統(tǒng)中任何一個復(fù)雜的功能都可以分解成一系列相對簡單、獨立的模塊。在系統(tǒng)設(shè)計時，根據(jù)分解出的一系列模塊，抽象出一系列的原子Agent(即基礎(chǔ)Agent)。 本文對多Agent之間的協(xié)作和通信進行了研究，

4、對傳統(tǒng)的合同網(wǎng)協(xié)作方法進行了改進，提出了一種新的協(xié)作方法，即在合同網(wǎng)協(xié)作方法中融合了黑板模型協(xié)作方法的思想，彌補了傳統(tǒng)合同網(wǎng)協(xié)作方法中的不足。 本文通過Agent的強化學習和在系統(tǒng)中增加反饋功能，來提高Agent的自適應(yīng)和自學習能力，增強了系統(tǒng)的信息融合性能和智能性以及與環(huán)境的交互性。 最后本文對多Agent系統(tǒng)編程實現(xiàn)進行了深入地研究，包括Agent開發(fā)工具的研究以及MAS-ORLEIFP系統(tǒng)的程序框架和編程實現(xiàn)的過程