联合SA-PSO和PDA在传感器配准中的应用

摘要：

对含有系统误差的测量进行配准是准确进行数据关联的前提.实际中,许多不确定性因素导致系统误差,使其演化模型难以建立,从而导致传统配准方法不再适用.为此,提出一种基于优化SA-PSO(simulated annealing particle swarm optimization)的配准算法.由于传感器监视空域经常受到杂波的影响,在利用SA-PSO优化算法对系统误差进行配准时,不仅要考虑外界因素所引发系统误差的不确定性问题,还要考虑目标多个量测的归属问题.基于此,提出一种联合改进退火粒子群优化和概率数据关联的算法SA-PSO-PDA(simulated annealing and particle swarm optimization and probability data association),它综合考虑系统误差的随机性、寻优的最佳化和目标量测的多样性.仿真结果表明了所提算法具有可行性,且能较好地寻优系统误差参数.

关键词：系统误差、误差配准、粒子群(PSO)、模拟退火(SA)、概率数据关联(PDA)

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金资助项目,编号61300214,61304132;河南省教育厅科学技术研究重点项目,编号14B510024

在线出版日期：2015-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：69-73