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龙图腾网获悉四川九洲电器集团有限责任公司申请的专利基于混沌优化NSGA-Ⅱ算法的机动多目标数据关联与跟踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117151230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311191376.0，技术领域涉及：G06N7/08；该发明授权基于混沌优化NSGA-Ⅱ算法的机动多目标数据关联与跟踪方法是由唐先慧;蒋文;李云莉;叶祥龙;陆炫宇设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混沌优化NSGA-Ⅱ算法的机动多目标数据关联与跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混沌优化NSGA‑Ⅱ算法的机动多目标数据关联与跟踪方法，其包括通过机动目标运动建模与状态预测，根据目标上一时刻的运动状态信息得到目标在下一时刻的运动状态信息预测结果；建立机动多目标数据关联优化模型；通过混沌理论改进NSGA‑Ⅱ算法，并利用改进后得到的CONSGA‑Ⅱ算法对机动多目标数据关联优化模型进行更优求解，得到多目标数据关联结果；利用多目标数据关联结果，采用EKF滤波算法完成对所有目标的航迹滤波和点迹更新。本发明增强了跟踪算法的鲁棒性，提高了跟踪精度和实时性。

本发明授权基于混沌优化NSGA-Ⅱ算法的机动多目标数据关联与跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混沌优化NSGA-Ⅱ算法的机动多目标数据关联与跟踪方法，其特征在于，包括： 步骤1：通过机动目标运动建模与状态预测，根据目标上一时刻的运动状态信息得到目标在下一时刻的运动状态信息预测结果； 步骤2：建立机动多目标数据关联优化模型； 步骤3：通过混沌理论改进NSGA-Ⅱ算法，并利用改进后得到的CONSGA-Ⅱ算法对机动多目标数据关联优化模型进行更优求解，得到多目标数据关联结果； 步骤4：利用多目标数据关联结果，采用EKF滤波算法完成对所有目标的航迹滤波和点迹更新； 所述步骤3包括： 步骤31：定义初始种群中每个染色体向量； 步骤32：产生初始混沌优化向量，并将其映射到决策变量n的取值范围内，即得到Rt,j； 步骤33：计算Rt,j中所有向量的目标函数值，并根据目标函数值最小，选择前L个向量作为染色体向量，从而得到优化后的初始化种群Qk+1； 步骤34：记代表初始化种群为Qg，计算Qg中各染色体的目标函数值；并通过双支竞标选择法随机地选择两个个体到交配池中，进行快速非支配排序和拥挤度计算； 步骤35：采用模拟二进制交叉算法，并以PC作为选择交叉概率进行交叉操作；采用多项式变异算法，并以PM为变异概率进行变异操作，得到子代种群Pg； 步骤36：合并父代种群Qg和子代种群Pg，得到的种群Zg，基于种群Zg得到父代种群Qg+1； 步骤37：通过判断迭代次数是否满足条件，若满足，则转到步骤38；若不满足，则转到步骤310； 步骤38：重复步骤33和步骤34，产生L个混沌向量CL； 步骤39：以轮盘赌方式舍去Qg+1中L个染色体；并用CL混沌向量代替舍去部分，完成父代种群Qg+1的更新； 步骤310：判断迭代次数是否小于或等于预设值；若是，则转到步骤311，否则迭代次数加1，转到步骤35； 步骤311：完成最优解的输出，结束CONSGA-Ⅱ算法过程； 所述步骤31包括： 步骤311：确定初始种群参数；假设k+1时刻真实量测个数为n，预测目标数量为m个；确定种群规模为L和最大进化代数gmax； 步骤312：对初始种群Qk+1进行定义；根据机动多目标数据关联优化模型，定义每个染色体向量为： Cl,j＝randpermn4 其中，l＝1,2,"L，Cl表示第l个染色体；每个染色体中决策向量的维数为n，n为量测个数；randperm·表示随机重排函数；将Cl中取值大于m的元素置零，表示量测对应的为虚警； 所述步骤32包括： 步骤321：产生初始混沌优化向量；采用Tent方法产生T个n维大小的混沌向量初始值，n为真实量测个数；约束混沌向量的个数T至少为染色体个数的2倍，即T≥2N； 其中，t＝1,2,"T，表示混沌向量序号；Xt表示第t个染色体的混沌向量；定义的第t+1个混沌向量Xt+1为： 通过式6，得到t个n维具有混沌特性的变量XT,n； 步骤322：将混沌变量XT,n映射到决策变量n的取值范围内，具体映射关系如下： Rt,j＝intmXjt,nj＝1,2,"...,n7 其中，int·表示取整函数，m表示预测目标数量。

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