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第卷第期铁道科学与工程学报年月改进的粒子滤波算法及其在车牌跟踪中的应用肖宇麒潘迪夫韩锟中南大学交通运输工程学院湖南长沙摘要针对粒子滤波算法精度效率不高及样本贫化等问题提出通过量子粒子群算法和自适应遗传算法改进的粒子滤波算法在粒子滤波重采样之后考虑采用量子粒子群算法的位置更新方程对粒子分布进行改善再按适应度大小对样本排序滤除适应度值低于平均水平的粒子选取相应数量较优粒子替换被滤除粒子为保证样本多样性和有效粒子数量引入自适应遗传算法对粒子进行交叉变异操作选择非线性目标跟踪模型和分时恒定值模型对本文改
第 １３卷 第 ７期 铁道科学与工程学报 Ｖｏｌｕｍｅ１３ Ｎｕｍｂｅｒ７
２０１６年７月 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＲａｉｌｗａｙＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｊｕｌｙ２０１６
改进的粒子滤波算法及其在
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