【摘 要】
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该文首先阐述了遗传算法的原理、特点、参数选择及改进策略.针对各自的优缺点,分别将神经网络和遗传算法结合以及模糊神经网络和遗传算法结合,提出了它们各自的编码方法、评
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该文首先阐述了遗传算法的原理、特点、参数选择及改进策略.针对各自的优缺点,分别将神经网络和遗传算法结合以及模糊神经网络和遗传算法结合,提出了它们各自的编码方法、评价函数和遗传操作过程.其次,在机动目标跟踪中选择了"当前"统计模型来描述目标的机动特性,采用均值与方差自适应跟踪算法.为了较好解决跟踪精度与响应速度之间的协调问题,提出了基于信息融合的双滤波器模型算法,融合两个滤波器的状态信息,对系统参数α<,mex>进行实时调节,提高其跟踪精度和响应快速.讨论了基于子波变换的两种噪声去除方法;子波域滤波和阈值滤波,并将其应用于机动目标跟踪的量测数据预处理中.提出了基于计算智能的两种方法:一种是基于神经网络/遗传算法的的信息融合.最后通过数字仿真,比较这几种方法的滤波精度和响应速度.仿真结果显示:在量测数据预处理中,基于子波变换的信号去噪,能有效去除噪声,加快信息融合的收敛速度;基于信息融合的两种智能自适应滤波算法在整体上提高了机动目标的跟踪精度和响应速度.
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