文档介绍：基于混合编码遗传算法的最优跟踪门
赵菡张琤林家骏
华东理工大学信息科学与工程学院
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摘    要:
跟踪算法优化可以提高跟踪质量, 选择恰当的跟踪门是优化跟踪算法的关键措施之一。本文提出了一种基于混合编码的遗传算法, 用于杂波环境下目标跟踪过程中跟踪门参数的离线优化。该算法将二进制编码与浮点数编码结合, 对跟踪门的形状和大小进行混合编码, 选择跟踪精度性能指标构造遗传算法的适应度函数, 以此将跟踪算法的优化问题转化为遗传算法寻优, 在不同杂波环境下优化跟踪门参数设置。
关键词:
目标跟踪; 跟踪门; 遗传算法; 混合编码;
作者简介:赵菡(1980-) , 女, 安徽蚌埠人, 副教授, 博士生, 主要研究方向为信息融合性能评价和目标跟踪算法优化。E-mail:******@ecust.
作者简介:林家骏, E-mail:******@ecust..
收稿日期:2017-06-13
Optimal Tracking Gate Based on Hybrid Encoding ic Algorithm
ZHAO Han ZHANG Cheng LIN Jia-jun
School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology;
Abstract:
The track qualities can be depended on tracking algorithm of the essential optimization problems in tracking is gate this paper, a hybrid encoding ic algorithm is proposed to off-line optimization of tracking gate parameters for maneuvering target tracking in string and floating-point string represent shapes and size of tracking gate distance is chosen for performance evaluation of tracking and can be core part of the fitness function of ic speaking, the tracking system optimi
zation can be converted into ic algorithm optimization, then the tracking gate parameters can be efficiently tuned in different scenarios.