应用科学学报
應用科學學報
응용과학학보
JOURNAL OF APPLIED SCIENCES
2013年
6期
564-568
,共5页
目标跟踪%粒子群优化%粒子滤波%多特征融合%前视声纳
目標跟蹤%粒子群優化%粒子濾波%多特徵融閤%前視聲納
목표근종%입자군우화%입자려파%다특정융합%전시성납
target tracking%particle swarm optimization%particle filter%multi-feature fusion%forward-looking sonar
针对前视声纳的成像特点,研究了目标多特征提取、多特征与粒子群优化粒子滤波(particle swarm optimized particle filter,PSOPF)的融合方法,设计了以自适应加权特征值为适应度值的优化跟踪算法.该算法通过不断更新粒子群在搜索空间中的速度和位置,可实现粒子向高似然概率区域运动.对声纳图像序列进行水下目标跟踪实验,结果表明多特征融合PSOPF算法可有效控制粒子贫乏和发散,提高系统鲁棒性,在降低粒子数目的同时提高了跟踪精度,满足水下目标跟踪的要求.
針對前視聲納的成像特點,研究瞭目標多特徵提取、多特徵與粒子群優化粒子濾波(particle swarm optimized particle filter,PSOPF)的融閤方法,設計瞭以自適應加權特徵值為適應度值的優化跟蹤算法.該算法通過不斷更新粒子群在搜索空間中的速度和位置,可實現粒子嚮高似然概率區域運動.對聲納圖像序列進行水下目標跟蹤實驗,結果錶明多特徵融閤PSOPF算法可有效控製粒子貧乏和髮散,提高繫統魯棒性,在降低粒子數目的同時提高瞭跟蹤精度,滿足水下目標跟蹤的要求.
침대전시성납적성상특점,연구료목표다특정제취、다특정여입자군우화입자려파(particle swarm optimized particle filter,PSOPF)적융합방법,설계료이자괄응가권특정치위괄응도치적우화근종산법.해산법통과불단경신입자군재수색공간중적속도화위치,가실현입자향고사연개솔구역운동.대성납도상서렬진행수하목표근종실험,결과표명다특정융합PSOPF산법가유효공제입자빈핍화발산,제고계통로봉성,재강저입자수목적동시제고료근종정도,만족수하목표근종적요구.
