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691.
692.
多目标数据关联的神经网络方法 总被引:1,自引:0,他引:1
数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。 相似文献
693.
匈牙利算法在多目标分配中的应用 总被引:9,自引:1,他引:8
在多目标攻击决策中 ,根据 Harold提出的目标优势函数 ,分析了使所有目标机的总优势函数为指派问题 ,运用匈牙利算法对 n对 n的最优目标分配指派问题进行求解 ,并把它推广至 n对 m的多目标分配中。仿真结果表明匈牙利算法对于此类多目标分配指派问题的求解是十分有效的。 相似文献
694.
695.
696.
697.
698.
提出了纯方位系统目标折线运动定位与跟踪问题;根据目标转向已知与未知两种情况,给出了在目标作n次折线运动时全部参数可解的量测次数的必要条件;当目标转向时间未知时,需要纳入识别-滤波-控制原理的研究框架。 相似文献
699.
700.
基于粒子群优化算法的空中目标定位 总被引:1,自引:0,他引:1
受干扰条件下,雷达难以对空中目标准确定位。针对这一问题,提出了当多基雷达接收站在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决根据到达时间差对空中目标定位中遇到的非线性最优化问题。所建算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标。仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解。 相似文献