【摘 要】
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采用传统遗传粒子滤波算法解决纯方位机动目标跟踪时,由于进化过程中大权值父粒子产生新生代粒子的变异方式比较单一,会导致目标在机动时跟踪误差较大和收敛时间长的问题.为解决该问题,提出一种在进化时调整新生代粒子的分布方式及变异幅度的改进遗传粒子滤波算法,以扩大粒子分布范围、多样化变异幅度并提高粒子接近机动目标真实运动状态的可能性.经仿真实验验证,本文的改进遗传粒子滤波算法能有效提升纯方位机动目标跟踪的收敛速度,减小跟踪误差,提升系统的估计性能.
【机 构】
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上海船舶电子设备研究所,上海 201100
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采用传统遗传粒子滤波算法解决纯方位机动目标跟踪时,由于进化过程中大权值父粒子产生新生代粒子的变异方式比较单一,会导致目标在机动时跟踪误差较大和收敛时间长的问题.为解决该问题,提出一种在进化时调整新生代粒子的分布方式及变异幅度的改进遗传粒子滤波算法,以扩大粒子分布范围、多样化变异幅度并提高粒子接近机动目标真实运动状态的可能性.经仿真实验验证,本文的改进遗传粒子滤波算法能有效提升纯方位机动目标跟踪的收敛速度,减小跟踪误差,提升系统的估计性能.
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