《表4 不同信噪比下算法运行时长》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于PHD的粒子滤波检测前跟踪改进算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

s

本文所提出的PSO-PHD-TBD的粒子滤波实现方式，借助了多目标粒子群优化，DBSCAN算法共同实现。DBSCAN算法的时间复杂度是O（n2），相比于K-means聚类的时间复杂度O（n）更加复杂，另外基于NSGA-Ⅱ的MOPSO算法的时间复杂度为O（mn2），其中m为目标函数的个数，n为粒子数目，通过理论分析PSO-PHD-TBD算法运行时间确实更长，最为理想的情况下生存粒子维持现有的分布，仅有新生粒子随着粒子群优化而改变分布，会使得优化所用的时间最短。在Intel（R）Core（TM）i5-4590 3.30GHz CPU，16GB（DDR3 1600MHz）内存，Win7 64位旗舰版计算平台下运行不同信噪比条件下仿真的平均时长如表4所示。