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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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主要对弹道目标的跟踪滤波方法进行了综述,对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、转换测量卡尔曼滤波(conversion measurement Kalman filter, CMKF)、基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(ballistic extended Kalman filter, BEKF)、基于弹道运动方程的无敏卡尔曼滤波(ballistic unscented Kalman filter, BUKF)4种滤波算法的关键点、优缺点进行了剖析。进一步利用仿真的弹道数据对4种滤波方法的效能进行了验证,对比了不同滤波器的滤波精度和再入目标的跟踪性能,分析了质阻比对滤波性能的影响,提出了选择和设计目标跟踪滤波方法时需要考虑的几个问题,为雷达滤波方法的选择和设计提供参考和依据。 相似文献
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