本文關(guān)鍵詞： 多目標(biāo)跟蹤 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 蟻群算法 信息素 揮發(fā)因子　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2014年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在多目標(biāo)狀態(tài)跟蹤估計(jì)方法的研究中,多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)容易陷入局部最優(yōu)狀態(tài)以及跟蹤精度不高的缺點(diǎn),提出一種改進(jìn)蟻群算法的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。改進(jìn)方法為:在傳統(tǒng)蟻群算法的基礎(chǔ)上,引入標(biāo)識(shí)判定系數(shù)來調(diào)節(jié)信息素濃度的增量,避免某條路徑上信息素濃度增長(zhǎng)過快,從而陷入局部極值的情況,同時(shí)對(duì)揮發(fā)因子進(jìn)行自適應(yīng)控制,保持搜索的平衡性和全局性,避免搜索落入局部最優(yōu)從而陷入停滯狀態(tài)。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的蟻群算法在多目標(biāo)跟蹤中,既可有效地避免搜索落入局部最優(yōu)的弊端,又明顯地提高了跟蹤精度。
[Abstract]:In the research of multi-target state tracking estimation method, multi-target data association is easy to fall into the local optimal state and the tracking accuracy is not high. An improved data association method of ant colony algorithm is proposed. The improved method is: based on the traditional ant colony algorithm, the identification decision coefficient is introduced to adjust the increment of pheromone concentration. To avoid excessive growth of pheromone concentration in a path, thus falling into the situation of local extremum, at the same time, the volatile factor is controlled adaptively to keep the balance and global of the search. The simulation results show that the improved ant colony algorithm can effectively avoid the drawbacks of the search falling into the local optimum in multi-target tracking. The tracking accuracy is improved obviously.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN953
【正文快照】： 1引言多目標(biāo)跟蹤的任務(wù)是對(duì)未知數(shù)目的目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)[1]。它于上世紀(jì)五十年代首次被提出,在上世紀(jì)八十年代實(shí)現(xiàn)了飛速發(fā)展,提出了很多經(jīng)典算法,比如時(shí)間相關(guān)模型、概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器和聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器、多假設(shè)跟蹤、分層融合等算法[2]。而數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是多目標(biāo)跟蹤中最

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1449245