【摘 要】
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粒子滤波器是解决非线性非高斯运动跟踪的一种有效方法,很适合于无线传感器网络的目标跟踪。但是粒子滤波算法存在严重的退化现象。常规的重采样方法虽可解决退化问题,但容易
【机 构】
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宿州学院,桂林电子科技大学,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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粒子滤波器是解决非线性非高斯运动跟踪的一种有效方法,很适合于无线传感器网络的目标跟踪。但是粒子滤波算法存在严重的退化现象。常规的重采样方法虽可解决退化问题,但容易导致粒子耗尽。本文针对此问题,将量子遗传算法引入粒子滤波,提出了基于量子遗传粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法。通过量子遗传算法的编码方式增加粒子集的多样性,从而缓解了粒子滤波的退化现象并解决了粒子耗尽问题,量子的并行性也节省了计算时间,提高了跟踪的实时性。仿真结果表明该算法是可行的。
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