基于贝叶斯信息更新的无人机目标搜索策略研究 论文

基于贝叶斯信息更新方法，提出了一个无人机目标搜索的动态策略模型，并给出了相应算法。该模型是在一般贝叶斯先验假设下给出的，不需要现有相关文献中均匀分布的假设。在无人机搜索行动中，可以实施贝叶斯干预，利用新获取的目标搜索区域的额外信息，实时地改进搜索策略。数值实验中，假设目标处于搜索区域的分布为正态分布，实验结果表明，相比较均匀分布假设，在正态分布假设下发现概率更大，而且贝叶斯干预后的累计发现概率不会降低。

如果您对实验的具体实现感兴趣，可以下载相关的无人机实验源码，其中详细展示了模型的编程与应用。关于贝叶斯更新的详细理论，可以参考贝叶斯更新，这将有助于更好地理解该方法在不同场景下的应用。