【摘 要】
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传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法。但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性。研究了基于遗传算法的传
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传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法。但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性。研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解。仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性。
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