基于遗传算法的多目标定位技术

面对一般算法在多目标定位技术中难以求解的问题 ,本文利用遗传算法基本原理 ,给出了一个完整的多目标定位算包括空间数据的编码与祖先群体的生成、个体适应度的评价、个体的选择、交叉与变异等步聚。并用 Visual C 实现。     

多目标优化的演化算法

近年来．多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向，而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点．多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域．该文在比较与分析多目标优化的演化算法发展的历史基础上，介绍基于Pareto最优概念的多目标演化算法中的一些主要技术与理论结果，并具体以多目标遗传算法为代表，详细介绍了基于偏好的个体排序、适应值赋值以及共享函数与小生境等技术．此外，指出并阐释了值得进一步研究的相关问题．     

小生境网格进化算法在电力系统控制中的应用

研究电力系统自动控制的准确性.电力系统的供电输出需要满足多条线路目标的最优状态输出,即在电力系统的自动控制中就存在多目标优化问题,并且实际的电力系统输出线路需电量不均衡,使得多目标优化的解集存在非均匀分布的情况,造成电力系统稳定性和可靠性受到影响.传统的多目标优化算法不能有效处理解集非均匀分布的问题.为了提高优化解集接近真实解的程度,提出一种小生境网格进化算法来解决电力系统中的多目标优化解集非均匀问题.采用小生境技术在算法中设置排挤因子,利用个体间的进化排挤作用形成小的个体环境,可维持个体解集的分布多样性.实验表明,改进方法能够有效解决电力系统多目标优化的解集非均匀问题,保证了电力系统自动控制的准确性.     

一种基于个体密度估算的多目标优化演化算法

通过在目标空间中利用目标本身信息估算个体k最近邻距离之和,作为个体的密度信息,根据个体的密度信息对群体中过剩的非劣解进行逐个去除,以便更好地维护解的多样性,由此给出了一种基于个体密度估算的多目标优化演化算法IDEMOEA。用这个算法对几个典型的多目标优化函数进行测试。测试结果表明,算法IDEMOEA求解多目标优化问题是行之有效的。     

基于多变异个体的多目标差分进化改进算法

针对多目标差分进化算法在高维函数下收敛速度慢和易早熟的问题,提出一种基于多变异个体的多目标差分进化改进算法。通过在多目标差分进化算法的个体变异及交叉操作中,引入多个变异个体,使得在高维多目标函数情况下,多目标差分进化算法种群可以更好地保持多样性,减少种群陷入局部最优解的可能性,从而提高该算法在高维多目标优化问题环境下,最优值解的搜索速度及全局最优值解的查找能力。实验结果表明,在高维多目标环境下,与标准多目标差分进化算法相比,该算法可以更快速地找到多个目标函数组的非劣最优值解集。     

基于头脑风暴优化算法的多机器人气味源定位

针对现有室内湍流环境下多机器人气味源搜索算法存在历史浓度信息利用率不高、缺少调节全局与局部搜索的机制等问题,提出头脑风暴优化（BSO）算法与逆风搜索结合的多机器人协同搜索算法。首先,将机器人已搜索位置初始化为个体,以机器人位置为中心聚类,有效利用了历史信息的指引作用;然后,将逆风搜索作为个体变异操作,动态调节选中一个类中个体或两个类中个体融合生成新个体的数量,有效调节了全局和局部搜索方式;最后,根据浓度和持久性两个指标对气味源进行确认。在有障碍和无障碍两个环境中将所提算法与三种群体智能多机器人气味源定位算法进行定位对比仿真实验,实验结果表明,所提算法的平均搜索时间减少33%以上,且定位准确率达到100%。该算法能够有效调节机器人全局和局部搜索关系,快速准确定位气味源。     

雷达引导的视频联动监控模型及算法

针对视频安防监控系统中出现的监视区域有限、目标定位困难等问题,利用雷达监测范围广、不受光学条件影响的特性,建立了雷达引导的视频联动监控模型,并在此基础上提出了目标定位算法和多目标选择算法。首先,根据雷达检测到的目标信息,自动计算出运动目标在系统联动模型中对应的摄像机方位角和俯仰角,从而引导摄像机准确锁定目标并实时监控追踪。然后,当监控场景中出现多个目标时,采用多目标选择算法,将目标的离散程度、径向速度及其与摄像机之间的距离进行数据加权融合,选择出优先级别最高的目标进行重点监控。实验结果表明,所提目标定位算法对于行人与车辆的定位准确率分别达到0.94和0.84,能够实现目标的准确定位,多目标选择算法可在复杂环境中有效选择出最佳监控目标,具有良好的鲁棒性和实时性。     

基于径向空间划分的昂贵多目标进化算法

为了解决难以建立精确数学模型或者真实评估实验成本高昂的多目标优化问题, 提出了一种基于径向空间划分的昂贵多目标进化算法. 首先算法使用高斯回归作为代理模型逼近目标函数; 然后将目标空间的个体投影到径向空间, 结合目标空间和径向空间信息保留对种群贡献更高的个体; 之后由径向空间中个体的位置分布决定下一步应该选择哪些个体进行真实评估; 最后, 采用一种双档案管理策略维护代理模型的质量. 数值实验和现实问题上的结果表明, 与5种先进算法相比, 该算法在解决昂贵多目标优化问题时能够提供更高质量的解.     

基于凸型模板的目标形态图像识别算法

针对视频图像中目标形态的检测识别问题,提出了一种基于凸型模板修正算法对条形目标的检测、识别和定位技术。通过分析凸型模板识别条形目标的基本原理,提出引入倾斜角度因子的凸型模板改进算法,提高了条形目标识别的准确度,并以单人个体作为研究对象进行实验,结果表明这种方法运算复杂度低,对条形目标的识别率高,跟踪特性良好。     

基于动态格点的压缩感知目标计数和定位算法

基于压缩感知技术的无线传感器网络定位,一般将定位区域划分为一定数目的网格并假定目标位于网格中心,然后通过求解一个₁范数最小化问题来获得目标的位置。事实上,目标的随机性导致其很难位于网格中心,此时假定的变换基将无法稀疏表示位置信号,从而造成字典失配,使得定位精度下降。因此,提出一种基于动态格点的压缩感知定位算法。该算法能够自适应地调整格点的划分,使目标位于网格中心处。在求解过程中,该算法将复杂的优化问题转化成字典的更新和位置向量的求解两个部分的迭代来完成,同时实现了目标的计数和定位功能。仿真结果证明,与传统的压缩感知定位算法相比,所提算法在目标计数和定位方面都有更好的性能。     

复杂环境下群机器人自组织协同多目标围捕

针对动态多目标围捕,提出了一种复杂环境下协同自组织多目标围捕方法.首先设计了多目标在复杂环境下的运动模型,然后通过对生物群体围捕行为的研究,构建了多目标简化虚拟受力模型.基于此受力模型和提出的动态多目标自组织任务分配算法,提出了群机器人协同自组织动态多目标围捕算法,这两个算法只需多目标和个体两最近邻位置信息以及个体面向多目标中心方向的两最近邻任务信息,计算简单高效,易于实现.接着获得了系统稳定时参数的设置范围.由仿真可知,所提的方法具有较好的灵活性、可扩展性和鲁棒性.最后给出了所提方法相较于其它方法的优势.     

未知杂波环境下的多目标跟踪算法

提出了一种未知杂波环境下的多目标跟踪算法. 该算法通过有限混合模型(Finite mixtrue model, FMM)建立多目标似然函数, 其中混合模型参数可通过期望极大化(Expectation maximum, EM)算法及模型合并与删除技术得到. 由估计的混合模型参数可进一步得到杂波模型估计、目标个数估计以及多目标状态估计. 类似基于随机有限集(Random finite set, RFS)的多目标跟踪算法, 该算法也可避免目标与测量的关联过程. 仿真实验表明, 当杂波分布未知并且较复杂时, 本文算法的估计效果要明显优于未进行杂波拟合时的多目标跟踪算法.     

多传感器多目标跟踪的粒子PHD滤波算法

针对单传感器跟踪系统的缺陷,提出了基于粒子概率假设密度(PHD)滤波的多传感器多目标跟踪算法.这种算法不仅避免了多传感器多目标跟踪的数据关联问题,而且在漏检、目标密集、航迹交叉、小范围内目标数多的杂波环境下能够稳定、精确地估计目标状态和目标数.仿真实验比较了单传感器粒子PHD滤波与多传感器的粒子PHD滤波的跟踪性能,验证了该方法的跟踪性能和精度.     

亚像素边缘定位算法的稳定性分析

针对现有亚像素边缘定位算法定位精度不高的问题,基于计算机模拟和普通物理实验,比较一维灰度矩法、高斯拟合法和二次多项式插值法3种典型亚像素定位算法的边缘定位精度和抗噪能力。实验结果表明,3种算法在信噪比SNR≥40 dB时,边缘定位稳定性较好,边缘定位重复性误差小于0.01个像素。     

基于Tamura纹理特征的Copy-Move图像篡改盲检测

针对图像盲认证中一种常见的Copy-Move型图像篡改,提出了基于图像的Tamura纹理特征的Copy-Move型篡改区域的检测和定位算法。该算法提取每一图像块的Tamura纹理特征组成图像的特征向量,用字典排序法对特征向量进行排序,利用欧式距离计算图像块的相似性,以检测和定位被篡改的图像区域。实验结果表明,该算法能有效地检测和定位被篡改的图像区域。     

雷达多目标方位测量数据的一种处理方法

多目标数据关联是雷达数据融合过程中的重要一环。针对分布式雷达组网模式 ,在目标批数未知的条件下 ,提出了一种杂波环境下的多目标点迹关联算法。该算法利用雷达对目标的方位测量数据 ,通过引入关联矩阵 ,建立多目标多雷达数据关联数学模型 ,采用模拟退火技术 ,在使似然函数最大化的意义下求取关联矩阵和监视空域中目标的批数。根据多个雷达的多个采样周期的关联矩阵 ,建立各雷达测量数据之间的相关关系 ,为目标跟踪和数据融合提供前提条件。模拟仿真结果表明了算法的有效性。     

实时图像快速定位算法及其应用

图像定位是图形图像学研究的重要方面,然而较慢的定位速度一直制约图像定位的实时应用。文章探讨了一种图像投影的快速定位算法,将二维图像信息的特征压缩成一个特征向量,将该特征向量作为定位的参数进行图像定位,大大提高了定位的速度。该算法比一般的相关算法、快速傅立叶算法具有非常明显的速度优势;并且将基于该算法的图像定位系统嵌入到二维移动工作台进行实时实验,取得了很好的实验结果。     

Derivation and analytic evaluation of an equivalence relationclustering algorithm

Clustering algorithms have been recently used in multitarget multisensor tracking (MMT) problems in order to reduce the size of the data association problem. This paper derives an equivalence relation (ER) clustering algorithm used in a MMT problem and briefly compares it to other clustering schemes such as the nearest neighbor method. The main contribution of this work is the analytical evaluation of ER clustering performance, in the context of multitarget multisensor tracking, as a function of the distance between targets, measurement probability density function, and cluster parameter.     

基于按位排序的射频识别防碰撞算法

在射频识别系统中碰撞问题是不可避免的,因此高效的防碰撞算法对于射频识别(RFID)系统是至关重要的,研究了碰撞问题的原理、比较了当前主流的防碰撞算法的优缺点,在此基础上创造性地引入了按位排序的思想。通过标签序列号的唯一性和无需比较的按位排序算法来确定标签在争用帧内相应时隙的相应顺序位的发送顺序,给标签分配不同的时序,从而更有效地解决了碰撞问题。通过仿真和比较表明该算法效率更高、稳定性更强,适合于现实中绝大多数的应用情况。     

用于视觉传感器标定的鲁棒性靶标定位算法

为了满足高精度机器视觉传感器的标定,提出了一种新的靶标识别定位算法。算法的实现包括靶标模式的检测和匹配两部分,其中,基于矩的靶标模式检测方法使得检测精度与模式形状无关,克服了摄影变换后圆形靶标模式的非圆性缺点,保证了亚像素级的检测精度;提出的种子扩散算法能根据靶标邻域信息自动调整扩散方向和度量信息,对于任意位姿的靶标图像都能保证与三维靶标实现稳定、准确、自动的匹配。对新设计的靶标进行了识别定位实验,结果表明：算法具有高精度、高正确定位重复率、全自动和快速性等优点。