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基于粒子群及混沌算法的联合概率数据关联研究 被引量:2

Research on Joint Probability Data Association Based on Particle Swarm and Chaos Algorithm
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摘要 联合概率数据关联算法(JPDA)是一种能够在杂波环境下对多目标进行数据关联的算法。随着回波与杂波数目的增加其计算量呈指数上升。虽然有一些类JPDA的方法可以减少其计算量,但在杂波环境下其准确性仍难以保证。本文将JPDA中关联矩阵的求解等效为多维分配问题,通过粒子群及混沌算法等智能算法的应用来提高算法的准确性。 Joint probabilistic data association(JPDA) algorithm is a good algorithm for multi-objective data interconnection in the clutter environment.It is calculated with the increase of the number of echoes and the increase of the number of the target.Although there are some classes of JPDA can reduce the calculation amount in the clutter environment, the accuracy is still not guaranteed.In this paper, the problem of solving the correlation matrix of JPDA is equivalent to the problem of multi dimension assignment.The accuracy of the algorithm is improved by using the particle swarm algorithm and chaos algorithm.
作者 吴德君
出处 《自动化技术与应用》 2017年第2期1-4,14,共5页 Techniques of Automation and Applications
关键词 混沌算法 粒子群算法 联合概率数据关联算法 chaos algorithm particle swarm algorithm joint probabilistic data association algorithm
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