科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2010年
16期
4013-4016,4020
,共5页
粒子滤波%智能优化%粒子群算法%样本贫化%目标跟踪
粒子濾波%智能優化%粒子群算法%樣本貧化%目標跟蹤
입자려파%지능우화%입자군산법%양본빈화%목표근종
粒子滤波算法应用于目标跟踪时,存在样本贫化和计算量大的问题,提出了一种基于智能优化粒子滤波算法.利用粒子群算法良好的局部寻优和全局寻优能力对重采样之后的粒子集进行操作,使粒子可以智能地合作起来,减轻样本贫化.实验结果表明,该算法实时性强,提高目标状态的估计精度,缩短了计算时间,其滤波性能优于常规粒子滤波算法.
粒子濾波算法應用于目標跟蹤時,存在樣本貧化和計算量大的問題,提齣瞭一種基于智能優化粒子濾波算法.利用粒子群算法良好的跼部尋優和全跼尋優能力對重採樣之後的粒子集進行操作,使粒子可以智能地閤作起來,減輕樣本貧化.實驗結果錶明,該算法實時性彊,提高目標狀態的估計精度,縮短瞭計算時間,其濾波性能優于常規粒子濾波算法.
입자려파산법응용우목표근종시,존재양본빈화화계산량대적문제,제출료일충기우지능우화입자려파산법.이용입자군산법량호적국부심우화전국심우능력대중채양지후적입자집진행조작,사입자가이지능지합작기래,감경양본빈화.실험결과표명,해산법실시성강,제고목표상태적고계정도,축단료계산시간,기려파성능우우상규입자려파산법.
