基于改进PSO的临空高速飞行器协同跟踪优化

发布时间：2018-11-20 13:37

【摘要】：临空高速飞行器具有飞行空域大、速度快等特点。针对临空高速飞行器协同跟踪面临分配资源要素众多、协同关系复杂等问题,在构建了面向临空高速飞行器的多传感器协同跟踪优化模型的基础上,通过改进粒子群优化算法的速度及位置更新方式,提出了结合置信算子及排斥算子的粒子群优化(confidence operator and repulsion operator particle swarm optimization,CORO-PSO)算法。仿真实验验证了所提算法能够满足临空高速飞行器协同跟踪对精确性及实时性的高要求,对临空高速飞行器探测跟踪系统的发展提供了一定的方法支撑。
[Abstract]:High-speed flying aircraft has the characteristics of large airspace and high speed. In order to solve the problems of multi-sensor cooperative tracking optimization model for aircraft facing the problems of multiple resource allocation elements and complex cooperative relationship, a multi-sensor cooperative tracking optimization model for aircraft facing to the aircraft is constructed. By improving the speed and position updating of particle swarm optimization (PSO), a particle swarm optimization (confidence operator and repulsion operator particle swarm optimization,CORO-PSO) algorithm combining confidence operator and exclusion operator is proposed. The simulation results show that the proposed algorithm can meet the requirements of high accuracy and real-time performance for high-speed aerial vehicle tracking, and provides a certain method support for the development of detection and tracking system of high-speed aerial vehicle.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;
【基金】：国家自然科学基金(61272011)资助课题
【分类号】：V27;TP18

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本文编号：2345058