软件导刊
軟件導刊
연건도간
SOFT WARE GUIDE
2013年
10期
51-53
,共3页
微粒群优化算法%卡尔曼滤波%航迹融合
微粒群優化算法%卡爾曼濾波%航跡融閤
미립군우화산법%잡이만려파%항적융합
微粒群优化算法(PSO)是一种有效的随机搜索方法,它由模拟鸟群的社会行为发展而来,基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解,其优势在于简单、容易实现并且没有许多参数的调节.将微粒群算法应用到改进基于卡尔曼滤波的航迹融合上,并进行数据仿真.实验结果表明,该方法具有较高的正确性和较强的有效性.
微粒群優化算法(PSO)是一種有效的隨機搜索方法,它由模擬鳥群的社會行為髮展而來,基本思想是通過群體中箇體之間的協作和信息共享來尋找最優解,其優勢在于簡單、容易實現併且沒有許多參數的調節.將微粒群算法應用到改進基于卡爾曼濾波的航跡融閤上,併進行數據倣真.實驗結果錶明,該方法具有較高的正確性和較彊的有效性.
미립군우화산법(PSO)시일충유효적수궤수색방법,타유모의조군적사회행위발전이래,기본사상시통과군체중개체지간적협작화신식공향래심조최우해,기우세재우간단、용역실현병차몰유허다삼수적조절.장미립군산법응용도개진기우잡이만려파적항적융합상,병진행수거방진.실험결과표명,해방법구유교고적정학성화교강적유효성.
