本文關(guān)鍵詞：基于PSO的ML-PDA算法及其并行實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：針對(duì)密集雜波條件下的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤問(wèn)題,開(kāi)展極大似然-概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(maximum likelihoodprobabilistic data association,ML-PDA)算法優(yōu)化與實(shí)時(shí)計(jì)算問(wèn)題研究。在算法層面,通過(guò)在極大化對(duì)數(shù)似然比(log likelihood ratio,LLR)過(guò)程中引入粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)方法,并進(jìn)一步提出基于觀測(cè)引導(dǎo)的PSO播撒粒子方式,提升算法的計(jì)算效率;在實(shí)現(xiàn)層面,提出基于圖形處理器(graphic processing unit,GPU)的PSO實(shí)現(xiàn)策略。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明了基于觀測(cè)引導(dǎo)PSO算法搜索的有效性。在GPU平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)該算法獲得顯著的加速比,驗(yàn)證了所提出方法具有工程實(shí)時(shí)性。
【作者單位】： 電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 檢測(cè)前跟蹤 極大似然-概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 粒子群優(yōu)化 并行處理
【基金】：中國(guó)博士后科學(xué)基金(2015M572463)資助課題
【分類號(hào)】：TN953
【正文快照】： 0引言高密度雜波環(huán)境中的極低可觀測(cè)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題一直是困難的研究熱點(diǎn)。極低可觀測(cè)意味著目標(biāo)回波信號(hào)中信號(hào)能量與噪聲功率比值,即信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)很低。在傳統(tǒng)的檢測(cè)后跟蹤(track after detect,TAD)算法中,若要維持對(duì)低SNR目標(biāo)的高檢測(cè)概率,勢(shì)必會(huì)降低檢

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