改进蚁群算法在多目标跟踪数据关联中的应用

"本文提出了一种基于改进蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法，旨在解决多目标跟踪中的数据关联问题。通过引入混沌机制优化蚁群算法，提高关联的准确性和速度。" 在多目标跟踪领域，数据关联是至关重要的环节，它涉及到将传感器收集到的多个测量值正确地分配给各个目标，这一过程直接影响到跟踪算法的性能。传统的数据关联方法，如最近邻域（NN）法、概率数据关联（PDA）算法和联合概率数据关联（JPDA）算法各有优缺点。NN算法关联精度不高，PDA仅适用于单目标，而JPDA虽然适用于多目标，但计算复杂度较高。模糊数据关联（FDA）算法虽然能处理不确定性，但易陷入局部最优且对初始条件敏感。 随着智能优化算法的发展，研究人员开始将遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等引入到多目标数据关联中。本文特别关注的是蚁群算法，因其具有正反馈和并行搜索的能力，能够找到全局最优解。然而，原始蚁群算法在搜索后期可能存在停滞和局部最优问题。为解决这些问题，作者提出了混沌蚂蚁群数据关联算法（CACDA）。该算法结合了混沌理论，对信息素进行全局更新和混沌扰动，增强了算法的探索能力和全局寻优性能。 在CACDA中，首先利用蚁群算法构建初始解，并通过混沌机制动态调整信息素，以避免算法过早收敛。混沌系统的无规则特性有助于跳出局部最优，寻找更优的解决方案。实验结果证明，CACDA不仅能获得高关联准确率，还能显著提升关联速度，这使得它在处理大规模、复杂环境下的多目标跟踪问题时更具优势。 此外，该研究受到国家自然科学基金的支持，作者团队包括讲师尹玉萍、教授刘万军和讲师魏林，他们的研究方向涵盖了计算智能、图形图像处理、模式识别、人工智能和安全管理工程等领域。 基于改进蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法提供了一种新的、高效的解决方案，对于改善多目标跟踪的性能具有重要意义。这种方法有望在未来的多传感器系统和复杂环境跟踪应用中得到广泛应用。