机动目标当前统计模型模糊自适应算法

发布时间：2017-08-07 10:17

  本文关键词：机动目标当前统计模型模糊自适应算法

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【摘要】：针对当前统计模型常规算法跟踪机动目标的缺陷,提出了当前统计模型模糊自适应算法。该算法根据规范化的量测新息及其变化率并通过模糊推理实时选取机动频率,给出了加速度方差的新息幂函数调整方法,采用加速度估计值和预测值的偏差在线更新当前加速度均值。在此基础上,结合高斯隶属函数和强跟踪算法对其权值予以修正。当前统计模型模糊自适应算法不受机动频率人为给定和最大加速度极值设置的限制,适用于不同范围和程度的机动。利用当前统计模型模糊自适应算法对阶跃机动、圆周机动、Jerk机动3种典型机动场景进行了计算机仿真,并与当前统计模型常规跟踪算法和Jerk模型自适应算法进行了比较。仿真结果表明,该算法扩大了跟踪范围,具有较好的稳态特性和瞬态特性,其跟踪精度和收敛速度优于其他两种算法。
【作者单位】： 浙江理工大学机械与自动控制学院;西北工业大学航海学院;
【关键词】： 兵器科学与技术 当前统计模型 Jerk模型 模糊自适应 强跟踪 机动目标
【基金】：国家自然科学基金项目(51179158) 浙江理工大学科研基金项目(1202803-Y)
【分类号】：TP301.6
【正文快照】： 0引言机动目标跟踪是指系统模型存在突变的状态估计问题,目标机动会导致目标的动力学特性发生变化,为了从观测中最优地提取有关目标运动状态的有用信息,学者们提出了大量解决机动目标跟踪问题的方法[1-6]。这些方法大致可分为两类[7]:需要机动检测与补偿过程的单模型法和基于

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本文编号：634123