基于热释电感知的分布式粒子群优化目标跟踪

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通过热释电红外感知设备采集目标方向角序列,利用粒子群优化算法实现了非测距方案下的目标跟踪。当阵列布局较大时,采集方向角序列的长度增大,算法搜索空间的维数增大,跟踪精度降低。通过分割序列,采用分布式粒子群优化算法,综合多节点协同决策,实现了大规模阵列的红外目标实时跟踪定位,且能满足目标跟踪精度的要求。结果表明,该方法有效扩展了基本粒子群算法在热释电感知中的应用。 The target directional angle sequence is acquired by pyroelectric infrared sensing equipment, and the target tracking under non-ranging scheme is realized by particle swarm optimization algorithm. When the layout of the array is large, the length of the acquisition directional angle sequence increases, the dimension of the algorithm search space increases, and the tracking accuracy decreases. Through the segmentation sequence, using distributed particle swarm optimization algorithm and multi-node coordinated decision-making, a large-scale array of infrared target real-time tracking and positioning can be realized and the target tracking accuracy can be met. The results show that this method effectively extends the application of PSO in pyroelectric sensing.
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