【摘 要】
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针对粒子滤波跟踪算法存在粒子退化和粒子重采样导致的多样性丧失问题,提出一种基于目标优化算法改进的粒子滤波目标跟踪算法.该算法利用粒子群算法优化粒子滤波的重采样粒子
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
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针对粒子滤波跟踪算法存在粒子退化和粒子重采样导致的多样性丧失问题,提出一种基于目标优化算法改进的粒子滤波目标跟踪算法.该算法利用粒子群算法优化粒子滤波的重采样粒子集使其向跟踪目标梯度变化最大的高似然区域方向聚集,以缓解粒子的退化问题;并在粒子集多样性丧失严重时,将遗传进化机制引入粒子滤波的重采样过程,通过粒子集的选择、交叉和变异等进化行为在极值点周围似然区域优化扩散,在保证优秀粒子有效性的同时增加粒子的多样性.实验结果表明,文中提出的基于进化算法改进的粒子滤波目标跟踪算法在相似目标干扰、目标尺度变化以及遮
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