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摘要:
针对普通粒子滤波存在的粒子退化和匮乏缺陷,提出了一种利用遗传算法进行重采样的粒子滤波改进方法.该方法通过对每个采样时刻生成的粒子集合进行选择、交叉和变异等遗传迭代,在现有粒子个数范围内生成更多优良粒子,在保留高适应度粒子基础上实现了粒子集合的多样性.相对于普通粒子滤波,基于遗传重采样的粒子滤波仅需要较少的粒子就可以实现状态的精确估计和目标跟踪.数学方程和序列图像实验结果表明了算法的正确性和实用性.
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文献信息
篇名 遗传重采样粒子滤波的目标跟踪研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粒子滤波 遗传算法 重采样 多样性 Bhattacharyya系数
年,卷(期) 2010,(19) 所属期刊栏目 图形、图象、模式识别
研究方向 页码范围 196-199
页数 分类号 TP391.41
字数 4463字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.19.057
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁晓庚 西北工业大学自动化学院 28 272 9.0 16.0
3 刘刚 西北工业大学自动化学院 45 497 12.0 20.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子滤波
遗传算法
重采样
多样性
Bhattacharyya系数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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