【摘 要】
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针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法。算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的三种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽省高等学校计算机教育研究会,安徽省大学生程序设计竞赛技术委员会
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61371217);安徽省自然科学基金项目(1708085MF151)
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针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法。算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的三种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性的情况下增加了样本的权值,分离运动和排列运动相协调能够更加准确地预测下一时刻目标的先验状态。实验结果表明,与标准粒子滤波相比,能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态,在复杂多变的场景环境中,表现出更高的跟踪准确性。
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