文件名称：论文研究-基于改进蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法.pdf
文件大小：521KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-30 07:51:45
论文研究
针对多目标跟踪数据关联问题，提出一种快速实现多目标数据关联算法CACDA（Chaos Ant Colony Data Association），利用蚁群算法的正反馈和并行搜索能力构建初始解并进行优化，引入自适应混沌机制，对信息素进行全局更新和混沌扰动，改善了蚁群算法在搜索后期出现停滞以及收敛于局部最优解的缺陷。实验结果表明，该算法不仅可以获得较高的关联准确率，也可以有效提高关联速度。