资料介绍
随着科学技术的不断进步 ,目标跟踪技术在高技术武器方面得到了广泛的应用[ 123 ] 。一个鲁棒性好的目标跟踪系统包括两部分 : (1) 对目标特征的可靠表示 ; (2) 对环境变换具有鲁棒性的快速目标定位。但是 ,许多跟踪算法都存在两个方面的问题 : (1) 在背景复杂或者被相似目标遮挡时容易出现目标误匹配 ; (2) 计算量大 ,实时运行困难。粒子群优化 (PSO) 算法是由 Eberhart 博士和 Kennedy 博士于 1995 提出的[ 4 ] 一种进化计算技术( Evolutionary Comp utation) ,已广泛应用于科学和工程领域 ,如 :神经网络训练[5 ] 、系统辨识[6 ] 、多目标跟踪[7 ] 等。PSO 算法同遗传算法类似 ,是一种基于迭代的优化工具。系统初始化为一组随机解 ,通过粒子在解空间追随最优的粒子搜索最优值。PSO 算法简单易实现 ,但易陷入局部极小值点。一些改进的 PSO 跟踪算法仍存在着比较复杂、不便使用等缺点[8 ] 。同时 ,由于优化问题的复杂性 ,需要很长的计算时间 ,在单个CPU 上运行串行的 PSO 算法 ,甚至有时无法得到满意的结果。本文针对这些问题 ,研制了基于 4 颗 TI 公司TMS320C6416 设计的并行处理系统。利用其自身提供的 CCS 开发环境 ,设计实现了并行 PSO跟踪算法 ,通过仿真实验可以得出 ,并行 PSO 跟踪算法不仅能提高求解的速度和求解的质量 ,而且得到了较满意的加速
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