Optimal Policies Search for Sensor Management : Application to the AESA Radar - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2007

Optimal Policies Search for Sensor Management : Application to the AESA Radar

Pierre-Arnaud Coquelin
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 844357
Emmanuel Duflos
  • Fonction : Auteur correspondant
  • PersonId : 844358

Connectez-vous pour contacter l'auteur

Résumé

This report introduces a new approach to solve sensor management problems. Classically sensor management problems are formalized as Partially-Observed Markov Decision Process (POMPD). Our original approach consists in deriving the optimal parameterized policy based on stochastic gradient estimation. Two differents techniques nammed Infinitesimal Approximation (IPA) and Likelihood Ratio (LR) can be used to adress such a problem. This report discusses how these methods can be used for gradient estimation in the context of sensor management . The effectiveness of this general framework is illustrated by the managing of an Active Electronically Scanned Array Radar (AESA Radar).
Fichier principal
Vignette du fichier
RR-6361.pdf (199.49 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

inria-00188292 , version 1 (16-11-2007)
inria-00188292 , version 2 (19-11-2007)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00188292 , version 2

Citer

Thomas Bréhard, Pierre-Arnaud Coquelin, Emmanuel Duflos. Optimal Policies Search for Sensor Management : Application to the AESA Radar. [Research Report] RR-6361, INRIA. 2007, pp.21. ⟨inria-00188292v2⟩
151 Consultations
342 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More