遺傳模糊聚類算法在數據關聯中的應用

遺傳模糊聚類算法在數據關聯中的應用

針對傳統數據關聯算法存在計算量偏大或關聯精度不高的問題,提出了一種利用遺傳模糊聚類策略來求解數據關聯問題的算法.該算法將多傳感器多目標的數據關聯問題看作是一類約束條件下的組合優化問題,先通過對同一時刻不同傳感器提供的量測按照其相似性用遺傳算法進行模糊聚類,再用聚類后的等效量測對各目標的狀態進行估計.聚類方式的改進不僅增加了算法的局部尋優能力,有效地減少了計算的復雜度,而且還具備一定的野值剔除能力.仿真結果表明該算法關聯精度較高,計算量適中,具有一定的工程應用價值.

作 者： 胡傲 馮新喜 王冬旭 郭威武 HU Ao FENG Xinxi WANG Dongxu GUO Weiwu   作者單位： 空軍工程大學電訊工程學院,西安,710077  刊 名： 電光與控制  ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL  年，卷(期)： 2010 17(3)  分類號： V271.4 TN953  關鍵詞： 數據關聯   多目標跟蹤   模糊聚類   遺傳算法  

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