【摘 要】
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文章主要研究的是关于量子遗传粒子滤波跟踪算法,该算法适用于无线传感器网络目标跟踪;用传统的粒子重采样可以解决粒子退化问题,但容易导致粒子逐渐减少,甚至耗尽;针对粒子
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603262,61403071),辽宁省自然科学基金(20180550418),沈阳工学院i5智能制造研究所基金(i5201701)
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文章主要研究的是关于量子遗传粒子滤波跟踪算法,该算法适用于无线传感器网络目标跟踪;用传统的粒子重采样可以解决粒子退化问题,但容易导致粒子逐渐减少,甚至耗尽;针对粒子耗尽问题,采用量子遗传算法,其独特的量子遗传的编码方式有效保证粒子组成的多样性,从而减缓了粒子滤波的退化现象,解决了粒子耗尽问题;通过引入量子的概念,同时让其并行可以有效地减少算法的运行时间,实时跟踪性能得到了大大提高;通过仿真结果表明该算法具有有效性、可行性;通过仿真:PF,GAPF、QGPF算法运行时间分别是56.16 s,46.71 s和
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