基于模糊控制交互式多模型粒子滤波的静电机动目标跟踪

发布时间：2018-05-18 14:42

  本文选题：信息处理技术 + 静电探测　； 参考：《兵工学报》2014年01期

【摘要】：针对交互式多模型粒子滤波算法(IMMPF)的精度不高,算法更新时间长,难以满足静电机动目标跟踪要求的问题,提出了一种新的基于模糊控制的交互式多模型粒子滤波算法(FIMMPF)。该算法先利用模糊控制方法实现实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵,使与目标当前运动状态最接近的运动模型在混合产生这一采样时刻的初始状态向量里占有更大的比重。同时,为了提高基本粒子滤波算法的精度,减小算法更新时间,再利用中心差分扩展卡尔曼滤波算法产生基本粒子滤波的建议分布函数,实现对目标运动状态的更新。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够以更高的定位精度,更小的计算量实现对静电机动目标的跟踪。
[Abstract]:An interactive multi-model particle filter (IMMPF) algorithm based on fuzzy control is proposed to solve the problem of low precision and long updating time, which is difficult to meet the requirements of electrostatic maneuvering target tracking. A new interactive multi-model particle filter algorithm based on fuzzy control is proposed. Firstly, the fuzzy control method is used to adjust the transformation probability matrix in the interactive multi-model algorithm in real time. The motion model, which is closest to the current moving state of the target, occupies a larger proportion in the initial state vector of the mixed generation of the sampling time. At the same time, in order to improve the accuracy of the basic particle filter algorithm and reduce the updating time of the algorithm, the proposed distribution function of the basic particle filter is generated by using the central differential extended Kalman filter algorithm to update the moving state of the target. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed algorithm can achieve the tracking of electrostatic maneuvering targets with higher positioning accuracy and less computational complexity.
【作者单位】： 中北大学计算机与控制工程学院;
【分类号】：TN953

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1906220