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传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性. 相似文献
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在舰载多传感器信息融合系统中,对传感器优化分配问题进行了研究.充分考虑目标身份和目标优先级等信息,依据最大信息增益准则,建立了传感器优化分配的数学模型,并对算法进行了仿真实验. 相似文献
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针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。 相似文献
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多传感器优化分配数学模型及其求解 总被引:1,自引:0,他引:1
当传感器资源有限而同时又有多个目标存在时,利用最大信息增益准则,在目标身份和目标优先级确定的基础上,将传感器的优化分配问题转化为指派问题进行求解,并对算法进行了仿真实验。 相似文献
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针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究,设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先,在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型;接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合,计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值;最后,以目标的跟踪精度需求为出发点,结合蚁群算法的思想,设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明:该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下,根据对各目标跟踪任务的重要程度,合理地调度传感器资源。 相似文献
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在雷达组网系统的多目标跟踪过程中,当目标数量过多时,由于传感器资源不足,无法使用传统传感器的管理方法进行资源分配,且运算时间过长,不满足工程实际需求。针对以上问题,提出了一种新的多传感器多目标跟踪任务快速分配算法,该算法将跟踪目标个数和跟踪目标精度作为优化目标,首先按照设定的分配准则对传感器进行一次分配,最大化跟踪目标个数;然后利用一种基于传感器排序的启发式传感器分配方法进行二次分配,通过控制跟踪目标的协方差水平,使目标的跟踪精度尽量接近期望值。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效快速地分配,既跟踪了更多的目标,又达到了期望目标的跟踪精度,并且在一定程度上控制资源消耗,减少系统的总耗能。 相似文献
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基于遗传算法的多约束路由算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对数字化军事通信网络的多业务需求,提出了一种基于遗传算法的多约束路由算法,来求解多约束条件下的最佳路由。采用自然数编码,自适应的变异和杂交算子,有效地提高了算法的搜索效率。仿真结果表明该算法是有效的,既保证了业务对网络带宽和延迟的需求,同时使得网络的资源利用率最低。 相似文献
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标准交互多模型(IMM)算法使用固定数目和时不变的模型集,往往不能兼顾算法的实时性与跟踪精度。基于增加期望模型(EMA)算法的思想,提出综合利用前一时刻的模型匹配概率与当前时刻的混合概率作为加权系数调整系统噪声模型集,调整后的模型集被认为非常接近系统实际噪声模型。将该模型集自适应技术与IMM算法结合得到一种变结构交互多模型(EMA-VIMM)算法。使用机动目标跟踪仿真实例,与标准IMM算法进行了仿真对比,分析了跟踪性能与RMSE误差。仿真结果表明,EMA-VIMM算法不仅极大地提高了跟踪精度,而且与标准IMM算法相比,具有稳定的跟踪性能和较低的计算量。 相似文献
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通过对蚁群算法的研究,用蚁群算法成功解决了无源测向定位中消除虚假点,对真实交点进行正确聚类的难题.并通过Matlab 仿真实验证明了该算法的有效性.同时该算法具有目标关联确率高、计算速度快、鲁棒性强等优点. 相似文献
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为了减少无线传感器网络节点能耗,延长网络生存时间,在PEGASIS算法的基础上,针对PEGASIS算法中节点之间容易产生长链和簇头选择没有考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于禁忌算法的PEGASIS算法改进。建链阶段采用禁忌算法代替原有的贪婪算法,防止了长链的产生,减小了节点传输距离;同时引入基于剩余能量的簇头选择机制,均衡了节点之间的能耗,延长了节点的生存时间。仿真结果表明,改进算法较PEGASIS算法第1个节点的死亡时间延长了约7倍,半数节点的死亡时间也得到了延长,从而提高了整个网络的生存时间。 相似文献
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