基于模糊推理的改进的交互式多模型算法

发布时间：2018-01-13 07:44

  本文关键词：基于模糊推理的改进的交互式多模型算法　出处：《济南大学学报(自然科学版)》2017年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为了提高交互式多模型算法的跟踪精度,提出一种利用模糊推理对交互式多模型算法进行优化的方法,以模型概率为输入,输出值为模型系统噪声协方差的系数,通过该系数来调节模型系统噪声协方差以减少误差;以基于卡尔曼滤波器的交互式多模型滤波器的应用为例,分别对交互式多模型算法在模型匹配和不匹配的情况进行实验分析,并对改进前、后的交互式多模型算法进行比较。结果表明,基于模糊推理的改进的交互式多模型算法能取得更好的跟踪效果。
[Abstract]:In order to improve the tracking accuracy of the interactive multi model algorithm, proposed a method for optimizing the interactive multi model algorithm using fuzzy inference to model the probability for the input, output value of the coefficient for the noise covariance model of the system, adjust the model of system noise covariance by the coefficients in order to reduce the error; to use the interactive multiple model filter Calman filter based on the case of the interactive multi model algorithm for experimental analysis in model matching and mismatch, and to improve, compare the interactive multi model algorithm. The results show that, the interactive multi model algorithm improved fuzzy reasoning can achieve better tracking results based on.

【作者单位】： 石家庄铁道大学电气与电子工程学院;
【基金】：河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZH2012063) 河北省自然科学基金项目(A2014210142)
【分类号】：TN713;TP301.6
【正文快照】： 交互式多模型(interacting multiple model,IMM)算法[1]是一种较好的多模型算法,该算法中的不同模型采用马尔科夫转移矩阵的方式进行交互,使得算法在目标运动状态发生变化时也有很好的跟踪效果。交互式多模型的精度与选择的模型集有很大关系,当模型不匹配时,会产生较大误差,而

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本文编号：1418097