基于异型细胞杂交的多传感器数据免疫融合

摘要：

为了解决移动机器人障碍物检测中的多传感器数据融合问题,在基本免疫遗传算法(BIGA)基础上,提出了一种异型细胞杂交免疫进化算法(HCHIGA).通过选取合适异型个体,对优势基因进行逻辑互补,解决了BIGA中因交叉位随机选取而造成的早熟及收敛缓慢问题;以最小化多传感器测距数据总均方差为优化目标,实现了数据的免疫融合.函数测试结果表明,与BIGA和遗传算法(GA)相比,HCHIGA优化精度更高、速度更快、稳定性更好.多传感器数据融合结果表明,与自适应加权法及BIGA相比,HCHIGA的误差分别减小0.618％和0.443％,较好地解决了多传感器数据融合问题.

关键词：异型细胞杂交、多传感器、数据融合、自适应加权、免疫遗传算法

所属期刊栏目：35

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61105071;江苏省青蓝工程优秀青年骨干教师基金项目16112000632

在线出版日期：2014-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2159-2164