应用科学学报 ›› 2013, Vol. 31 ›› Issue (6): 564-568.doi: 10.3969/j.issn.0255-8297.2013.06.003
刘立昕, 卞红雨
LIU Li-xin, BIAN Hong-yu
摘要: 针对前视声纳的成像特点,研究了目标多特征提取、多特征与粒子群优化粒子滤波(particle swarm optimized particle filter, PSOPF)的融合方法,设计了以自适应加权特征值为适应度值的优化跟踪算法. 该算法通过不断更新粒子群在搜索空间中的速度和位置,可实现粒子向高似然概率区域运动. 对声纳图像序列进行水下 目标跟踪实验,结果表明多特征融合PSOPF 算法可有效控制粒子贫乏和发散,提高系统鲁棒性,在降低粒子数目的同时提高了跟踪精度,满足水下目标跟踪的要求.
中图分类号: