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题名基于改进灰狼算法的多传感器探测联盟
被引量：4
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作者
谢家豪
韦道知
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机构
空军工程大学研究生院
空军工程大学防空反导学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第8期114-117,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61603410)
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文摘
针对以往多传感器对多目标建立的探测联盟机制算法收敛性差、求解精度不高等问题,提出了基于改进灰狼算法的多传感器探测联盟。建立了多传感器探测联盟的数学模型,通过赋予灰狼自主决策能力,使算法能够尽快跳出局部最优解,提高了算法的收敛程度。仿真实验结果表明:改进算法可以在短时间内寻找到联盟适应度最优解并能保持很好的稳定性,与改进之前的算法对比,其寻优能力得到进一步加强,通过与其他算法对比,更有效地证明了该算法具有较好的求解质量。
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关键词
改进灰狼算法
多传感器探测联盟
联盟最优解
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Keywords
improved grey wolf algorithm
multi-sensor detection alliance
alliance optimal solution
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进粒子群算法的多传感器探测联盟模型
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作者
张振
吴建峰
谢家豪
罗瑞宁
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机构
空军工程大学防空反导学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2022年第12期14-19,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61703424)。
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文摘
针对传统多传感器联盟在进行目标分配时考虑要素不全面、算法收敛慢、求解质量低等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的多传感器探测联盟模型。通过增加目标威胁度的因素构建多传感器多目标分配模型,同时在改进粒子群算法中,赋予粒子负强化因子和碰撞因子,使粒子能够进行负向学习并具有能够跳出局部最优的能力。仿真结果表明,与基本粒子群算法和其他算法相比,改进后的算法有着更快的收敛速度,且得到的探测联盟的解的质量也更高。
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关键词
多传感器探测联盟
目标威胁估计
改进粒子群算法
模型
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Keywords
multi-sensor detection alliance
target threat estimation
improved particle swarm optimization algorithm
model
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分类号
TN213
[电子电信—物理电子学]
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