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题名一种冲击噪声下的多目标跟踪算法
被引量：1
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作者
VU Van Toi
高洪元
孙溶辰
陈暄
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《应用科技》
CAS
2024年第1期130-135,142,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(62073093,61571149)
黑龙江省自然科学基金项目(LH2020F017)。
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文摘
针对现有的子空间类多目标跟踪算法无法对相干目标进行有效跟踪,传统的动态跟踪方法在冲击噪声环境下失效的问题,提出了一种冲击噪声下的多目标跟踪算法。构造了一种新的零记忆非线性处理方法实现去冲击,推导得到了基于协方差矩阵更新的极大似然多目标跟踪方程,并设计了一种量子猫群算法,对其进行快速准确求解,实现了在恶劣噪声环境下的鲁棒多目标跟踪。仿真结果表明,所设计的算法突破了已有跟踪方法的性能和应用局限。本文分析结果可用于指导被动雷达和感知系统的跟踪模块设计。
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关键词
角度跟踪
冲击噪声
方位角估计
阵列测向
演化计算
量子群智能
智能优化算法
猫群优化算法
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Keywords
angle tracking
impulsive noise
direction of arriva estimation
array direction finding
evolutionary computing
quantum swarm intelligence
intelligent optimization algorithm
cat swarm algorithm
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名量子群智能优化算法综述
被引量：9
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作者
安家乐
刘晓楠
何明
宋慧超
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机构
信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第7期31-42,共12页
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基金
国家超算郑州中心创新生态系统建设专项(201400210200)
国家自然科学基金(61972413,61701539)。
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文摘
随着科学技术的不断发展,最优化理论及其衍生出的算法已经广泛应用于人们的日常工作与生活当中,现实世界中的很多问题都可以被描述为组合优化问题。群智能优化算法这些年来被证明在解决组合优化问题方面效果显著,将当下处于研究热点的量子计算概念引入群智能优化算法形成的量子群智能优化算法,为更好地解决组合优化问题提出了一个新的研究方向。在过去的二十多年里,许多量子群智能优化算法被不断开发出来,同时在此基础上进行了大量改进与应用。综述了量子蚁群算法、量子粒子群算法、量子人工鱼群算法、量子人工蜂群算法、量子布谷鸟搜索算法、量子混合蛙跳算法、量子萤火虫算法、量子蝙蝠算法等量子群智能优化算法,并对量子群智能优化算法面临的问题以及未来研究方向进行了深入探讨。
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关键词
量子计算
群智能优化算法
量子蚁群算法
量子群智能优化算法
组合优化
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Keywords
quantum computing
swarm intelligence optimization algorithm
quantum ant colony algorithm
quantum swarm intelligence optimization algorithm
combinatorial optimization
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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