一种基于粒子滤波的TBD改进算法

在传统基于粒子滤波的检测前跟踪算法中,需要使用大量粒子的概率分布来预测下一时刻目标位置,这就带来了计算量的增加,如果使用的粒子数目少,会导致跟踪的准确性降低,本文使用特征提取分类的方式,在进行目标跟踪之前,对目标和杂波进行分类。以此来缩小粒子生成的范围,从而达到提高算法精度、降低算法复杂度的目的。仿真结果显示,经过改进后的粒子滤波算法的误差有了明显降低,同时,将算法应用在雷达的实测数据上有较好的效果,具有工程应用的价值。

人工智能未来发展趋势

AI是依托科学技术,依从互联网平台打造的智能空间,融合多学科的知识信息,模拟人类的大脑思考模式,形成代替人力操作,将人类生产工艺简化并延伸出多条管理系统的自动化应用,人工智能化的应用思考已经不再局限于单一的互联网平台,而是借助设备机械腾飞到更加广阔的视域中,始终围绕为人类服务的理念,不断的推陈出新提出了更多有效的智能化经营模式,人工智能在未来的发展中还会面临哪些机遇和挑战,我们拭目以待。