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《天津理工大学》 2010年
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基于人工鱼群算法的动态目标跟踪技术研究

黄文娟  
【摘要】:粒子滤波方法是近年提出的一种适用于目标跟踪的有效算法,但存在粒子的退化现象,导致许多状态更新的估计对目标跟踪轨迹不起任何作用,在浪费大量计算资源的同时降低了粒子滤波器的性能。因此研究一种实时性,准确性和鲁棒性好的寻优方法是目标跟踪的关键问题。人工鱼群算法具有快速跟踪极值点漂移的能力,及较强的跳出局部极值点的能力,因此在运动目标跟踪领域具有重要的应用价值。本文对基于人工鱼群算法的目标跟踪系统进行研究。 本文在分析了人工鱼群算法和粒子滤波算法理论基础上,构建人工鱼群目标跟踪模式,该模式采用人工鱼的觅食、聚群、追尾三种行为策略,不同的行为模式定义粒子不同的状态转移方程,根据试探行为接近目标程度而选不同的状态转移模型,避免了粒子滤波算法相同的状态转移模式,使粒子具有智能群体的行为。仿真实验表明,人工鱼群算法在动态目标速度和方向骤变,以及存在遮挡物情况下,避免目标丢失现象,为解决动态目标跟踪提供了新方法。 本文利用进化规划的变异算子,增加人工鱼的多样性,扩大鱼群的分布搜索范围,加快获得全局最优解的速度。采用协同控制技术,构建多个子人工鱼群的分布体系,对每一个子群体进行三种行为试探,将最优子群体的状态指导其它群体的移动,实现了个体与群体的信息交互与相互协作机制,消除人工鱼漫无日的随机游动。仿真实验表明该方法能够适应目标运动的随机性和动态性,扩大了搜索范围,提高跟踪性能。
【学位授予单位】:天津理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 姚世伟;基于集群智能的粒子滤波算法在目标跟踪方向的研究[D];中国地质大学(北京);2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 李晓磊,薛云灿,路飞,田国会;基于人工鱼群算法的参数估计方法[J];山东大学学报(工学版);2004年03期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 姚玉霞;基于多智能体人工鱼群算法应用研究[D];西安建筑科技大学;2008年
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【共引文献】
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 李晓磊,薛云灿,路飞,田国会;基于人工鱼群算法的参数估计方法[J];山东大学学报(工学版);2004年03期
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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2 张琳;基于PSO的粒子滤波在目标跟踪中的应用[D];兰州理工大学;2010年
【二级参考文献】
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