【摘 要】
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在多传感器多目标跟踪领域中,当传感器为被动式的,传统的多维分配算法利用拉格朗日松弛算法求解。拉格朗日乘子更新一般用次梯度方法,但每次迭代都要进行多次极小化运算来求
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在多传感器多目标跟踪领域中,当传感器为被动式的,传统的多维分配算法利用拉格朗日松弛算法求解。拉格朗日乘子更新一般用次梯度方法,但每次迭代都要进行多次极小化运算来求对偶解,导致实时性差。针对这个问题,提出了一种改进的基于拉格朗日松弛的数据关联算法,通过代理修正次梯度方法更新拉格朗日乘子,并在允许时间内获得近似解。仿真实验表明,与现有的次梯度算法相比,此算法具有更少的运算时间和更高的关联正确率。
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