【摘 要】
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为了解决粒子滤波算法中存在的严重的退化现象,以及采用常规的重采样方法解决退化问题导致的粒子耗尽问题,研究了粒子滤波退化现象存在的原因和量子遗传算法具有的优点,将量
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与控制学院,桂林空军学院教育技术中心
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为了解决粒子滤波算法中存在的严重的退化现象,以及采用常规的重采样方法解决退化问题导致的粒子耗尽问题,研究了粒子滤波退化现象存在的原因和量子遗传算法具有的优点,将量子遗传算法引入粒子滤波,提出了基于量子遗传粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法。通过量子遗传算法的编码方式增加粒子集的多样性,从而缓解了粒子滤波的退化现象并解决了粒子耗尽问题,而量子的并行性也节省了计算时间,提高了跟踪的实时性。仿真结果表明了该算法是可行的。
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