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蚁群-遗传算法在多传感器多目标跟踪技术中的应用
  • ISSN号：0372-2112
  • 期刊名称：《电子学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]吉林工商学院,吉林长春130062, [2]空军哈尔滨飞行学院,黑龙江哈尔滨150001, [3]吉林大学知识工程与符号计算教育部重点实验室,吉林长春130012
  • 相关基金：国家自然科学基金（No.60773099 No.60873149 No.60973088）; 国家高技术研究发展计划（“863”计划）基金（No.2006AA10Z245 No.2006AA10A309）; 中央高校基本科研业务费专项基金（No.200903189 No.200903182）
作者： 袁述[1], 袁东辉[1,2,3], 孙基洲[2], 刘永波[2], 李晶[2], 原琳[2]
关键词： 数据关联, 多目标, 蚁群算法, 遗传算法, data association, multi-target, AC, GA
中文摘要：

本文提出了一种高效的多目标数据关联算法AC-GADA（Ant Colony-Genetic Algorithm Data Association）,该算法以蚁群、遗传算法为基础,利用种群差异性使个体携带信息素,构建了全局信息素扩散模型,并引入了交叉变异策略和种群适应度模型.通过大量的实验数据证明,该算法在获得较高关联准确率的同时可以有效地提高关联速度.

英文摘要：

For the application of multi-sensor multi-target tracking,a method of data association based on ant colony algorithm and genetic algorithm is proposed in this study.First,this method definites pheromone differently for each independent ant entity.Then,improved global pheromone increment model,and combined crossover and variation operation with fitness model of population.The experimental results of actual data demonstrate the presented algorithm is effective.

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期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编：郝跃
  • 地址：北京165信箱
  • 邮编：100036
  • 邮箱：new@ejournal.org.cn
  • 电话：010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号：ISSN：0372-2112
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:57611