基于量子遺傳粒子濾波的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )的目標跟蹤算法的研究

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基于量子遺傳粒子濾波的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )的目標跟蹤算法的研究
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:沈陽(yáng)工學(xué)院 信息與控制學(xué)院
作者簡(jiǎn)介:
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:
基金項目:基金項目：國家自然科學(xué)基金(61603262,61403071)，遼寧省自然科學(xué)基金(20180550418)，沈陽(yáng)工學(xué)院i5智能制造研究所基金(i5201701).

Research on Target Tracking Algorithm of Wireless Sensor Networks Based on Quantum Genetic Particle Filter

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摘要

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訪(fǎng)問(wèn)統計

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摘要:

摘要：文章主要研究的是關(guān)于量子遺傳粒子濾波跟蹤算法，應用量子遺傳算法有效保證粒子組成的多樣性，從而減緩了粒子濾波的退化現象，解決了粒子耗盡問(wèn)題。本文通過(guò)引入量子的概念，同時(shí)讓其并行可以有效地減少算法的運行時(shí)間，實(shí)時(shí)跟蹤性能得到了大大提高。通過(guò)仿真結果表明該算法具有有效性、可行性。通過(guò)仿真：與原算法相比，在大噪聲條件下量子遺傳粒子濾波算法改善了粒子貧乏問(wèn)題，提高了跟蹤精度。

Abstract:

Abstract : A quantum genetic particle filter tracking algorithm is proposed in this paper. Quantum genetic algorithm (QGA) is used to increase the diversity of the particle set, so as to alleviate the degradation of particle filter and solve the problem of particle depletion. Quantum parallelism also saves computing time and improves the real-time performance of tracking. The simulation results show that the algorithm is feasible. The simulation results show that compared with the original algorithm, the quantum genetic particle filter algorithm can improve the particle impoverishment problem and the tracking accuracy under the condition of large noise.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

魏穎,郭魯.基于量子遺傳粒子濾波的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )的目標跟蹤算法的研究計算機測量與控制[J].,2021,29(4):256-260.

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歷史

收稿日期:2020-09-17
最后修改日期:2020-09-18
錄用日期:2020-09-21
在線(xiàn)發(fā)布日期: 2021-04-25
出版日期:

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