微粒群算法在改进基于卡尔曼滤波的飞机航迹融合上的应用

• 作者: 余达清
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 微粒群优化算法 卡尔曼滤波 航迹融合
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 2188字
• 语种: 中文

摘要

微粒群优化算法(PSO)是一种有效的随机搜索方法,它由模拟鸟群的社会行为发展而来,基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解,其优势在于简单、容易实现并且没有许多参数的调节.将微粒群算法应用到改进基于卡尔曼滤波的航迹融合上,并进行数据仿真.实验结果表明,该方法具有较高的正确性和较强的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余达清		3	4	1.0	2.0