一种基于自适应蚁群算法的数据关联方法.pdf

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1、2012年第31卷第8期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)27一种基于自适应蚁群算法的数据关联方法张波雷，许蕴山，夏海宝(空军工程大学工程学院，陕西西安710038)摘要：针对跟踪中多目标数据关联问题，在蚁群数据关联(ACDA)算法的基础上，提出了一种自适应蚁群数据关联方法，通过对转移概率和信息素持续度的自适应调整，改进了全局信息素更新，有效地避免了陷人局部最优问题。仿真实验证明：该算法在解决多目标数据关联问题上是行之有效的。关键词：多目标跟踪；蚁群数据关联；蚁群算法中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000-97

2、87(2012)08-0027-03AdataassociationmethodbasedonadaptiveantcolonyalgorithmZHANGBo—lei，XUYun-shan，XIAHai—bao(EngineeringCollege，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710038，China)Abstract：Aimedattheproblemofmulti—targetdataassociationintracking，anadaptiveantcolonydataassociation(ACDA)methodOiltheba

3、sisofACDAisproposed．Thisalgorithmimprovesglobalpheromonerefreshmentandavoidsfailingintoproblemoflocaloptimizationbyadaptivelyadjustthetransitionprobabilityandthepheromoneadherence．Thesimulationresultsshowthatthisalgorithmiseffectiveonsolvingthedataassociationproblemofmulti—target．Keywords：muhi

4、—targettracking；antcolonydataassociation(ACDA)；antcolonyalgorithm0引言数据量的膨胀会使其演化为NP难问题。袁东辉等人利数据关联问题一直是多目标跟踪中最核心、最困难的用拉格朗日松弛算法将S维分配问题转化为松弛的二维分部分，其处理好坏直接影响到多机动目标的跟踪效果。目配问题来求解，进而将数据关联问题转化为优化问题。本前，解决数据关联问题的方法主要分为以下三类：一是基于文在蚁群数据关联(antcolonydataassociation，ACDA)算统计的方法，如最近邻域(NN)法、概率数据关联(PDA)算法，的基础上，提出

5、了一种基于自适应蚁群算法的数据法、联合概率关联(JPDA)算法；但NN算法关联正确率关联方法，通过动态调整转移概率和自适应地更新信息素，较低，PDA算法只针对单目标的数据关联，JPDA算法虽然解决了蚁群算法在数据关联中易陷入局部最优与收敛速度关联正确率高，但随着目标数目的增加，其计算量也呈指数慢的问题，通过仿真实验表明：该算法在解决目标数据关联上升。二是基于模糊聚类的方法，如基于模糊聚类均值问题上是行之有效的。(FCM)的数据关联算法，模糊数据关联(FDA)算法J，但1ACDA模型这种算法易陷入局部最小值且对初始值比较敏感；三是基蚁群算法是意大利学者DorigoM于1991年首次于

6、目标空间网络拓扑的数据关联方法，这种方法是利提出的一种优化算法，用于解决旅行商问题(travelingsales—用目标在空间的分布建立参照拓扑矩阵来实现关联，但对manproblem，TSP)，同时，该算法在解决其他组合优化问全局量测进行全局搜索时计算量随目标航迹数的增长而急题，如车辆路由问题(vehicleroutingproblem，VRP)、二次指剧增大，使关联概率大幅下降。派问题(quadranticassignmentproblem，QAP)等也取得了较近年来，随着仿生算法的日益成熟，一些研究学者将此好的效果。类算法应用于目标数据关联中，如遗传算法、粒子群算法、本文将蚁

7、群算法用于解决多目标数据关联问题，其算蚁群算法等。DebS等人将数据关联问题的组合优化法流程如下：形式描述为广义S维分配问题，但当维空间大于等于3时，1)初始时刻：算法开始运行时，每个航迹一量测对赋予收稿日期：2012-05—15基金项目：陕西省电子信息系统综合集成重点实验室基金资助项目(201107Y03)传感器与微系统第3l卷相同数量的信息量，m只蚂蚁被分别放置到随机选择的搜索过程中尽可能遍历所有的航迹一观测对，从而跳出局部n条航迹上。最优，构建更有利于全局搜索的