✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍一、引言在多目标跟踪领域准确地估计目标的轨迹是一项具有挑战性的任务尤其是在复杂环境中存在多个目标且测量数据存在噪声、漏检和误检的情况下。轨迹测量 Poisson 多伯努利混合TM - PMBM滤波器作为一种先进的多目标跟踪滤波器为解决这些问题提供了有效的途径。它结合了 Poisson 分布和多伯努利混合的特性能够更准确地对多个目标的轨迹进行测量和跟踪。二、TM - PMBM 滤波器的理论基础一Poisson 分布在多目标跟踪中的应用Poisson 分布常用于描述在一定时间或空间内随机事件发生的次数。在多目标跟踪中Poisson 分布可以用来建模目标的出现和消失。假设在一个特定的区域内目标的出现是一个随机过程且在不同的时间段内目标出现的概率相互独立。那么该区域内目标的数量可以用 Poisson 分布来近似表示三、TM - PMBM 滤波器的工作流程一初始化在跟踪开始时需要对 TM - PMBM 滤波器进行初始化。这包括确定 Poisson 分布的参数 λ 的初始值以及多伯努利混合模型中每个潜在目标的初始存在概率 ri 和初始状态估计如位置、速度等。这些初始值通常根据先验知识或对场景的初步观测来确定。二预测阶段根据目标的动态模型对每个潜在目标的状态进行预测。例如如果目标的运动可以用线性运动模型描述那么可以通过以下公式对目标的位置和速度进行预测三更新阶段当接收到新的测量数据时利用这些测量信息对预测结果进行更新。首先计算每个测量与每个潜在目标之间的关联概率。这可以通过计算测量与预测状态之间的距离如欧几里得距离或马氏距离并结合目标的存在概率来确定。然后根据关联概率对目标的状态、存在概率以及目标数量进行更新。具体的更新公式基于贝叶斯法则通过融合测量信息和预测信息得到更准确的目标状态估计。四目标提取在更新完成后从 TM - PMBM 滤波器的输出中提取出实际存在的目标及其轨迹。这通常通过设定一个存在概率阈值来实现只有当目标的存在概率超过该阈值时才认为该目标实际存在并将其状态估计作为目标的当前状态。通过不断重复预测和更新过程实现对多目标轨迹的连续跟踪。四、TM - PMBM 滤波器的优势一处理目标数量不确定性与传统的多目标跟踪滤波器相比TM - PMBM 滤波器能够更好地处理目标数量的不确定性。在实际场景中目标可能随时出现或消失TM - PMBM 滤波器通过 Poisson 分布对目标数量的变化进行建模能够在目标数量变化的情况下依然保持较高的跟踪准确性。二适应复杂测量环境该滤波器对测量数据中的噪声、漏检和误检具有较强的鲁棒性。在更新阶段通过多伯努利混合模型考虑每个目标存在状态的不确定性使得滤波器能够在部分测量数据不准确或缺失的情况下仍然能够准确地跟踪目标。例如当某个目标的测量数据漏检时TM - PMBM 滤波器不会立即认为该目标消失而是根据其存在概率和其他相关信息进行综合判断从而减少误判的可能性。三高精度的轨迹跟踪由于 TM - PMBM 滤波器综合考虑了目标数量和每个目标状态的不确定性并通过不断融合测量信息进行更新它能够提供高精度的目标轨迹跟踪结果。在复杂的多目标跟踪场景中如城市交通中的车辆跟踪、空中的飞行器跟踪等TM - PMBM 滤波器能够准确地估计每个目标的位置、速度等状态信息为后续的决策和分析提供可靠的数据支持。五、TM - PMBM 滤波器的应用场景一军事领域在军事侦察和监视任务中常常需要对多个敌方目标如飞机、导弹、车辆等进行跟踪。TM - PMBM 滤波器能够在复杂的电磁环境和敌方干扰下准确地跟踪多个目标的轨迹为作战指挥提供实时、准确的情报信息。例如在防空系统中通过对来袭导弹和敌机的精确跟踪为防空武器的拦截决策提供依据。二智能交通系统在智能交通系统中TM - PMBM 滤波器可用于城市道路上车辆的跟踪和交通流量监测。它能够实时跟踪多个车辆的位置和速度帮助交通管理部门优化交通信号控制提高道路通行效率。同时对于自动驾驶车辆该滤波器可以准确地跟踪周围车辆的轨迹为自动驾驶决策提供关键信息确保行车安全。三视频监控与安防在视频监控和安防领域TM - PMBM 滤波器可用于对监控区域内多个人员或物体的跟踪。例如在大型商场、机场等公共场所通过对人员的实时跟踪实现行为分析、安全预警等功能。即使在人员密集、遮挡频繁的情况下该滤波器也能够准确地跟踪每个目标的轨迹保障安防系统的有效性。六、总结与展望一研究总结轨迹测量 Poisson 多伯努利混合TM - PMBM滤波器作为一种先进的多目标跟踪滤波器基于 Poisson 分布和多伯努利混合模型为复杂环境下的多目标轨迹跟踪提供了有效的解决方案。其独特的工作流程使其能够处理目标数量的不确定性适应复杂的测量环境并实现高精度的轨迹跟踪。在军事、智能交通和安防等多个领域TM - PMBM 滤波器都展现出了显著的优势和应用潜力。二未来展望算法优化进一步研究如何优化 TM - PMBM 滤波器的计算效率减少计算资源的消耗。随着目标数量的增加和测量数据的增多滤波器的计算量会显著增大。通过改进算法结构、采用更高效的计算方法可以提高滤波器在实时应用中的性能。多源数据融合考虑将 TM - PMBM 滤波器与其他传感器数据如雷达、激光雷达、红外传感器等进行融合以提高跟踪的准确性和可靠性。不同类型的传感器具有各自的优势和局限性通过融合多源数据可以获取更全面的目标信息进一步提升多目标跟踪的性能。复杂场景拓展将 TM - PMBM 滤波器应用到更复杂的场景中如多模态目标跟踪同时跟踪不同类型的目标如车辆、行人、无人机等、三维空间中的目标跟踪如航空航天领域的飞行器跟踪等。在这些复杂场景中需要进一步研究如何调整和优化滤波器的参数和算法以适应不同场景的需求。⛳️ 运行结果 部分代码% set parametersp 2; c 8; alpha 2; ndim 2;% Generate random sets% columns of x_mat and y_mat correspond to different points in the setsnx randi([0, 10]);ny randi([0, 10]);x_mat 20 * (rand(ndim, nx) - 0.5);y_mat 20 * (rand(ndim, ny) - 0.5);% compute GOSPA[d_gospa, x_to_y_assignment, decomp_cost] GOSPA(x_mat, y_mat, p, c, alpha);% plot the input and the output if the vectors are two dimensionalif ndim 2% plot the input vectorsx0 0; y0 0; width 10; height 4;f1 figure(Units,inches,Position,[x0 y0 width height], ...PaperPositionMode,auto);hold on;bluecol [0.3 0.3 1];redcol [1 0.2 0.2];text(x_mat(1,:), x_mat(2,:), num2str((1:nx)), ...HorizontalAlignment, right);text(y_mat(1,:), y_mat(2,:), num2str((1:ny)), ...HorizontalAlignment, right, ...VerticalAlignment, bottom);hx plot(x_mat(1,:), x_mat(2,:), x, color, bluecol, MarkerSize, 10);hy plot(y_mat(1,:), y_mat(2,:), o, color, redcol, MarkerSize, 10);% plot the outputx_ind 1:nx;x_ind x_ind(x_to_y_assignment~0);y_ind x_to_y_assignment(x_to_y_assignment~0);for ind 1:sum(x_to_y_assignment~0)db min(sqrt(sum((x_mat(:,x_ind(ind)) - y_mat(:,y_ind(ind))).^2)),c);if db cplot([x_mat(1, x_ind(ind)), y_mat(1, y_ind(ind))], ...[x_mat(2, x_ind(ind)), y_mat(2, y_ind(ind))], k-);text((x_mat(1, x_ind(ind))y_mat(1, y_ind(ind)))/2, ...(x_mat(2, x_ind(ind))y_mat(2, y_ind(ind)))/2, ...num2str(db, 3), HorizontalAlignment, right, ...VerticalAlignment, bottom);endendhlegend legend([hx, hy], {X, Y});set(hlegend, Location, Best);set(gca, FontSize, 18, FontName, Times);title([c num2str(c), , p num2str(p), , \alpha ...num2str(alpha) , GOSPA num2str(d_gospa, 3), ]);endM. Fontana, Á. F. García-Fenández, and S. Maskell,Poisson multi-Bernoulli mixture filter for trajectory measurements,IEEE Transactions on Signal Processing(accepted).Available on arXiv: 2504.08421 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
【滤波跟踪】轨迹测量Poisson多伯努利混合（TM-PMBM）滤波器的Matlab代码
发布时间：2026/5/15 21:44:16
✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍一、引言在多目标跟踪领域准确地估计目标的轨迹是一项具有挑战性的任务尤其是在复杂环境中存在多个目标且测量数据存在噪声、漏检和误检的情况下。轨迹测量 Poisson 多伯努利混合TM - PMBM滤波器作为一种先进的多目标跟踪滤波器为解决这些问题提供了有效的途径。它结合了 Poisson 分布和多伯努利混合的特性能够更准确地对多个目标的轨迹进行测量和跟踪。二、TM - PMBM 滤波器的理论基础一Poisson 分布在多目标跟踪中的应用Poisson 分布常用于描述在一定时间或空间内随机事件发生的次数。在多目标跟踪中Poisson 分布可以用来建模目标的出现和消失。假设在一个特定的区域内目标的出现是一个随机过程且在不同的时间段内目标出现的概率相互独立。那么该区域内目标的数量可以用 Poisson 分布来近似表示三、TM - PMBM 滤波器的工作流程一初始化在跟踪开始时需要对 TM - PMBM 滤波器进行初始化。这包括确定 Poisson 分布的参数 λ 的初始值以及多伯努利混合模型中每个潜在目标的初始存在概率 ri 和初始状态估计如位置、速度等。这些初始值通常根据先验知识或对场景的初步观测来确定。二预测阶段根据目标的动态模型对每个潜在目标的状态进行预测。例如如果目标的运动可以用线性运动模型描述那么可以通过以下公式对目标的位置和速度进行预测三更新阶段当接收到新的测量数据时利用这些测量信息对预测结果进行更新。首先计算每个测量与每个潜在目标之间的关联概率。这可以通过计算测量与预测状态之间的距离如欧几里得距离或马氏距离并结合目标的存在概率来确定。然后根据关联概率对目标的状态、存在概率以及目标数量进行更新。具体的更新公式基于贝叶斯法则通过融合测量信息和预测信息得到更准确的目标状态估计。四目标提取在更新完成后从 TM - PMBM 滤波器的输出中提取出实际存在的目标及其轨迹。这通常通过设定一个存在概率阈值来实现只有当目标的存在概率超过该阈值时才认为该目标实际存在并将其状态估计作为目标的当前状态。通过不断重复预测和更新过程实现对多目标轨迹的连续跟踪。四、TM - PMBM 滤波器的优势一处理目标数量不确定性与传统的多目标跟踪滤波器相比TM - PMBM 滤波器能够更好地处理目标数量的不确定性。在实际场景中目标可能随时出现或消失TM - PMBM 滤波器通过 Poisson 分布对目标数量的变化进行建模能够在目标数量变化的情况下依然保持较高的跟踪准确性。二适应复杂测量环境该滤波器对测量数据中的噪声、漏检和误检具有较强的鲁棒性。在更新阶段通过多伯努利混合模型考虑每个目标存在状态的不确定性使得滤波器能够在部分测量数据不准确或缺失的情况下仍然能够准确地跟踪目标。例如当某个目标的测量数据漏检时TM - PMBM 滤波器不会立即认为该目标消失而是根据其存在概率和其他相关信息进行综合判断从而减少误判的可能性。三高精度的轨迹跟踪由于 TM - PMBM 滤波器综合考虑了目标数量和每个目标状态的不确定性并通过不断融合测量信息进行更新它能够提供高精度的目标轨迹跟踪结果。在复杂的多目标跟踪场景中如城市交通中的车辆跟踪、空中的飞行器跟踪等TM - PMBM 滤波器能够准确地估计每个目标的位置、速度等状态信息为后续的决策和分析提供可靠的数据支持。五、TM - PMBM 滤波器的应用场景一军事领域在军事侦察和监视任务中常常需要对多个敌方目标如飞机、导弹、车辆等进行跟踪。TM - PMBM 滤波器能够在复杂的电磁环境和敌方干扰下准确地跟踪多个目标的轨迹为作战指挥提供实时、准确的情报信息。例如在防空系统中通过对来袭导弹和敌机的精确跟踪为防空武器的拦截决策提供依据。二智能交通系统在智能交通系统中TM - PMBM 滤波器可用于城市道路上车辆的跟踪和交通流量监测。它能够实时跟踪多个车辆的位置和速度帮助交通管理部门优化交通信号控制提高道路通行效率。同时对于自动驾驶车辆该滤波器可以准确地跟踪周围车辆的轨迹为自动驾驶决策提供关键信息确保行车安全。三视频监控与安防在视频监控和安防领域TM - PMBM 滤波器可用于对监控区域内多个人员或物体的跟踪。例如在大型商场、机场等公共场所通过对人员的实时跟踪实现行为分析、安全预警等功能。即使在人员密集、遮挡频繁的情况下该滤波器也能够准确地跟踪每个目标的轨迹保障安防系统的有效性。六、总结与展望一研究总结轨迹测量 Poisson 多伯努利混合TM - PMBM滤波器作为一种先进的多目标跟踪滤波器基于 Poisson 分布和多伯努利混合模型为复杂环境下的多目标轨迹跟踪提供了有效的解决方案。其独特的工作流程使其能够处理目标数量的不确定性适应复杂的测量环境并实现高精度的轨迹跟踪。在军事、智能交通和安防等多个领域TM - PMBM 滤波器都展现出了显著的优势和应用潜力。二未来展望算法优化进一步研究如何优化 TM - PMBM 滤波器的计算效率减少计算资源的消耗。随着目标数量的增加和测量数据的增多滤波器的计算量会显著增大。通过改进算法结构、采用更高效的计算方法可以提高滤波器在实时应用中的性能。多源数据融合考虑将 TM - PMBM 滤波器与其他传感器数据如雷达、激光雷达、红外传感器等进行融合以提高跟踪的准确性和可靠性。不同类型的传感器具有各自的优势和局限性通过融合多源数据可以获取更全面的目标信息进一步提升多目标跟踪的性能。复杂场景拓展将 TM - PMBM 滤波器应用到更复杂的场景中如多模态目标跟踪同时跟踪不同类型的目标如车辆、行人、无人机等、三维空间中的目标跟踪如航空航天领域的飞行器跟踪等。在这些复杂场景中需要进一步研究如何调整和优化滤波器的参数和算法以适应不同场景的需求。⛳️ 运行结果 部分代码% set parametersp 2; c 8; alpha 2; ndim 2;% Generate random sets% columns of x_mat and y_mat correspond to different points in the setsnx randi([0, 10]);ny randi([0, 10]);x_mat 20 * (rand(ndim, nx) - 0.5);y_mat 20 * (rand(ndim, ny) - 0.5);% compute GOSPA[d_gospa, x_to_y_assignment, decomp_cost] GOSPA(x_mat, y_mat, p, c, alpha);% plot the input and the output if the vectors are two dimensionalif ndim 2% plot the input vectorsx0 0; y0 0; width 10; height 4;f1 figure(Units,inches,Position,[x0 y0 width height], ...PaperPositionMode,auto);hold on;bluecol [0.3 0.3 1];redcol [1 0.2 0.2];text(x_mat(1,:), x_mat(2,:), num2str((1:nx)), ...HorizontalAlignment, right);text(y_mat(1,:), y_mat(2,:), num2str((1:ny)), ...HorizontalAlignment, right, ...VerticalAlignment, bottom);hx plot(x_mat(1,:), x_mat(2,:), x, color, bluecol, MarkerSize, 10);hy plot(y_mat(1,:), y_mat(2,:), o, color, redcol, MarkerSize, 10);% plot the outputx_ind 1:nx;x_ind x_ind(x_to_y_assignment~0);y_ind x_to_y_assignment(x_to_y_assignment~0);for ind 1:sum(x_to_y_assignment~0)db min(sqrt(sum((x_mat(:,x_ind(ind)) - y_mat(:,y_ind(ind))).^2)),c);if db cplot([x_mat(1, x_ind(ind)), y_mat(1, y_ind(ind))], ...[x_mat(2, x_ind(ind)), y_mat(2, y_ind(ind))], k-);text((x_mat(1, x_ind(ind))y_mat(1, y_ind(ind)))/2, ...(x_mat(2, x_ind(ind))y_mat(2, y_ind(ind)))/2, ...num2str(db, 3), HorizontalAlignment, right, ...VerticalAlignment, bottom);endendhlegend legend([hx, hy], {X, Y});set(hlegend, Location, Best);set(gca, FontSize, 18, FontName, Times);title([c num2str(c), , p num2str(p), , \alpha ...num2str(alpha) , GOSPA num2str(d_gospa, 3), ]);endM. Fontana, Á. F. García-Fenández, and S. Maskell,Poisson multi-Bernoulli mixture filter for trajectory measurements,IEEE Transactions on Signal Processing(accepted).Available on arXiv: 2504.08421 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
