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自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪. 相似文献
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变结构多模型状态估计器方法适用于雷达跟踪空中机动目标。本文研究和设计了两种自适应时变模式集交互多模型(IMM)跟踪滤波器;切换网格(SG)IMM和自适应网格(AG)IMM算法。针对不同的飞行想定,通过Monte Carlo仿真方法对这些算法及相应的固定网格(FG)IMM滤波器的性能进行了评估和比较。仿真显示,对特定的机动目标跟踪问题,SGIMM和AGIMM跟踪滤波器在性能和计算量等方面要比固定结构多模型算法(FGIMM滤波器)有明显地提高。 相似文献
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一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了模糊交互多模型算法(FIMM)和基于当前统计模型(CS)的自适应滤波算法,提出了一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法(CSFIMM)。该算法克服了模糊交互多模型算法精度较低和当前统计模型自适应滤波器方差调整有限的缺点。通过仿真,对所提出的算法和交互多模型(IMM)算法以及FIMM算法在估计精度和计算量两个方面进行了比较。 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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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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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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基于精英保留遗传算法的飞行器航路规划 总被引:1,自引:0,他引:1
将精英保留遗传算法的基本原理与飞行器航路规划问题相结合,通过采用变长实值基因编码以及特定的遗传算子,使得规划算法可以有效地处理各种航路约束条件,从而求解最优飞行航路。 相似文献