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  • ISSN 1006-3080
  • CN 31-1691/TQ

基于混合编码遗传算法的最优跟踪门

赵菡 张琤 林家骏

赵菡, 张琤, 林家骏. 基于混合编码遗传算法的最优跟踪门[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2017, (6): 844-848. doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.2017.06.014
引用本文: 赵菡, 张琤, 林家骏. 基于混合编码遗传算法的最优跟踪门[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2017, (6): 844-848. doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.2017.06.014
ZHAO Han, ZHANG Cheng, LIN Jia-jun. Optimal Tracking Gate Based on Hybrid Encoding Genetic Algorithm[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2017, (6): 844-848. doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.2017.06.014
Citation: ZHAO Han, ZHANG Cheng, LIN Jia-jun. Optimal Tracking Gate Based on Hybrid Encoding Genetic Algorithm[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2017, (6): 844-848. doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.2017.06.014

基于混合编码遗传算法的最优跟踪门

doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.2017.06.014

Optimal Tracking Gate Based on Hybrid Encoding Genetic Algorithm

  • 摘要: 跟踪算法优化可以提高跟踪质量,选择恰当的跟踪门是优化跟踪算法的关键措施之一。本文提出了一种基于混合编码的遗传算法,用于杂波环境下目标跟踪过程中跟踪门参数的离线优化。该算法将二进制编码与浮点数编码结合,对跟踪门的形状和大小进行混合编码,选择跟踪精度性能指标构造遗传算法的适应度函数,以此将跟踪算法的优化问题转化为遗传算法寻优,在不同杂波环境下优化跟踪门参数设置。

     

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  • 收稿日期:  2017-06-13
  • 刊出日期:  2017-12-28

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