一种基于遗传算法的多传感器多目标航迹关联算法.doc

一种基于遗传算法的多传感器多目标航迹关联算法.doc一种基于遗传算法的多传感器多目标航迹关联算法霍亮(空军工程大学导弹学院,陕西三原713800)摘要:随着智能信息技术的发展,一些智能算法广泛应用于多传感器信息融合领域。针对防空作战系统目标相关问题,提出了一种基于遗传算法的多传感器多目标航迹关联算法,并把这一问题转化为多维分配问题进行求解,并给出了其具体的模型、算法和求解步骤,并通过仿真实验证明了此算法的正确性和有效性,对于应用系统的实现具有重要的指导意义。关键词:多传感器;航迹关联;遗传算法中图分类号:TP18;TP391文献标识码:AMulti-sensorMulti-icAlgorithm(MissileInstituteoftheAirForceEngineeringUniversity,Sanyuan713800,China)Abstract:Withthedevelopmentofintelligenceinformationtechnology,someintelligentalgorithmswidelyapplytothemulti--sensorsmulti-targetstrackassociationintheairdefensesystem,andtransformsthisquestionforthemulti-dimensionalassignmentproblem,proposedtheheredityalgorithmtosolutionmulti-dimensionalassignmentformmulti-sensorstrackassociationmethodbasedonGA,andhasproduceditsconcretemodelandthealgorithmandthesolutionstep,:multi-sensors;trackassociation;icalgorithm1引言在分布式多传感器环境中,一个首要的关键问题是航迹与航迹相关问题,即解决传感器空间覆盖区域中的重复跟踪问题。目前用于航迹相关的主要算法可以分为两类[1]:一类是基于统计的方法,另一类是基于模糊数学的方法。其中加权法、修正法、最近领域法是三种基本方法,在实践中也用得最多。但是这些算法的讨论主要是针对两个局部节点的情况进行的。当系统规模较大时,多传感器多目标的航迹关联问题可能转换为多维匹配问题,传感器数目s≥3时,其求解是NP的。此时,传统的一些启发式搜索算法如全邻法、整数规划法、高斯和法、轨迹分裂法等均表现得无能为力。[2][3]。考虑到遗传算法在求解组合优化等NP问题中的优越性[4],本文尝试从另一途径来解决这一问题,采用GA来进行求解。(3)其中,是第i个传