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Erschienen in:
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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

A New Method Based on Ant Colony Optimization for the Probability Hypothesis Density Filter

verfasst von : Jihong Zhu, Benlian Xu, Fei Wang, Qiquan Wang

Erschienen in: Advances in Swarm Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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A new approximating estimate method based on ant colony optimization algorithm for probability hypothesis density (PHD) filter is investigated and applied to estimate the time-varying number of targets and their states in clutter environment. Four key process phases are included: generation of candidates, initiation, extremum search and state extraction. Numerical simulations show the performance of the proposed method is closed to the sequence Monte Carlo PHD method.

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Metadaten
Titel
A New Method Based on Ant Colony Optimization for the Probability Hypothesis Density Filter
verfasst von
Jihong Zhu
Benlian Xu
Fei Wang
Qiquan Wang
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Swarm Intelligence

Print ISBN: 978-3-642-21523-0

Electronic ISBN: 978-3-642-21524-7

Copyright-Jahr: 2011

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-21524-7_66