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基于激光成像图像雷达的量子遗传搜索算法

孙剑峰  王雪峰  王骐  
【摘要】:激光成像雷达可以直接获取目标四维像(三维几何距离和一维强度像),空间分辨率高,与其它传感器相比,如被动红外、SAR等,获取信息丰富,适合做目标识别器。图像匹配算法一直是目标识别的热点研究内容,也是激光成像雷达目标识别中的常用方法,但其匹配精度与实时性存在矛盾,特别是随着大视场、高帧频激光成像雷达的出现,使得这一矛盾更为突出。量子进化学习算法是一种搜索函数最优解的快速算法,由于量子思想的引入,使算法具有高度并行性,从而有快速搜索性能。本文设计了基于激光成像雷达图像搜索的量子遗传搜索架构,在架构中,本文提出了图像的量子表述方法,使用波函数来描述待搜索解空间,使运算对象从确定坐标点转变为整个解空间。同时本文给出了不等概率初始化方案,解决了常规初始化的误收敛问题。并且本文设计了随进化代数与适应度自适应调整的量子旋转门,加速了算法的收敛。本文将所给出的框架应用于条纹管激光成像雷达图像的目标搜索中,算法在满足高精度下迅速收敛到目标位置,并且稳定性较高。

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