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粒子群优化（PSO）算法的主要特点是能快速得到问题的解，缺点是容易陷入局部最优。提出了一种利用最佳维变异技术和量子理论方法改进的PSO算法，并应用于目标跟踪传感器调度问题。目标的动力学模型为线性高斯模型，传感器观测值被高斯噪声污染并与目标状态线性相关。对于多传感器单目标跟踪的数学问题，引入提出的最佳维变异PSO算法，在整个时间轴上产生最小成本。仿真实验结果表明：提出的算法比已有的算法收敛速度更快，全局搜索能力更强，传感器调度效率更高。