資料介紹
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步 ,目標(biāo)跟蹤技術(shù)在高技術(shù)武器方面得到了廣泛的應(yīng)用[ 123 ] 。一個魯棒性好的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)包括兩部分 : (1) 對目標(biāo)特征的可靠表示 ; (2) 對環(huán)境變換具有魯棒性的快速目標(biāo)定位。但是 ,許多跟蹤算法都存在兩個方面的問題 : (1) 在背景復(fù)雜或者被相似目標(biāo)遮擋時容易出現(xiàn)目標(biāo)誤匹配 ; (2) 計(jì)算量大 ,實(shí)時運(yùn)行困難。粒子群優(yōu)化 (PSO) 算法是由 Eberhart 博士和 Kennedy 博士于 1995 提出的[ 4 ] 一種進(jìn)化計(jì)算技術(shù)( Evolutionary Comp utation) ,已廣泛應(yīng)用于科學(xué)和工程領(lǐng)域 ,如 :神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練[5 ] 、系統(tǒng)辨識[6 ] 、多目標(biāo)跟蹤[7 ] 等。PSO 算法同遺傳算法類似 ,是一種基于迭代的優(yōu)化工具。系統(tǒng)初始化為一組隨機(jī)解 ,通過粒子在解空間追隨最優(yōu)的粒子搜索最優(yōu)值。PSO 算法簡單易實(shí)現(xiàn) ,但易陷入局部極小值點(diǎn)。一些改進(jìn)的 PSO 跟蹤算法仍存在著比較復(fù)雜、不便使用等缺點(diǎn)[8 ] 。同時 ,由于優(yōu)化問題的復(fù)雜性 ,需要很長的計(jì)算時間 ,在單個CPU 上運(yùn)行串行的 PSO 算法 ,甚至有時無法得到滿意的結(jié)果。本文針對這些問題 ,研制了基于 4 顆 TI 公司TMS320C6416 設(shè)計(jì)的并行處理系統(tǒng)。利用其自身提供的 CCS 開發(fā)環(huán)境 ,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了并行 PSO跟蹤算法 ,通過仿真實(shí)驗(yàn)可以得出 ,并行 PSO 跟蹤算法不僅能提高求解的速度和求解的質(zhì)量 ,而且得到了較滿意的加速
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