基于CHNN及混沌算法的联合概率数据关联研究

• 作者: 杨维
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 联合概率数据关联算法 霍普菲尔德神经网络 混沌算法
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 实验室自动化
• 页码范围: 183-184,186
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2016.05.183

摘要

联合概率数据关联算法(JPDA)是一种在杂波环境下能对多目标进行数据互联的良好算法.它的计算量随着回波数目和杂波数目的增加会呈指数上升.虽然有一些类JPDA的方法可以减少其计算量,但在杂波环境下其准确性仍不能保证.本文将JPDA中关联矩阵的求解等效为多维分配问题,通过霍普菲尔德神经网络CHNN及混沌算法等智能算法的应用来提高算法的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨维		19	22	3.0	4.0