基于卡尔曼滤波和模糊数据融合的跟踪算法

• 作者: HUANG He 张会生 徐剑 许家栋 黄莺 黄鹤
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊推理 卡尔曼预测 目标跟踪 相关匹配
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 94-96,103
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3329字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2008.01.026

摘要

在目标跟踪系统中,特别是在复杂背景情况下对地面目标的跟踪中,传统相关算法采用全局搜索的方法,使得计算量相当大,不易实时实现,而且当发生目标局部遮挡时,目标容易丢失.为此,提出一种基于模糊推理和卡尔曼预测器的目标相关跟踪的方法,它充分利用卡尔曼预测器的预测功能来预测下一帧目标可能出现的区域,然后在较小的预测区域中进行相关匹配运算,找到最佳相关匹配点,跟踪更具主动性,同时用模糊推理方法对卡尔曼预测器的参数进行自适应调整,从而可以跟踪各种机动目标.实验中用传统算法和本算法对高速行驶的坦克进行跟踪时,传统算法容易跑飞,而本算法不受遮挡干扰,始终稳定跟踪且耗时大幅减少,且能够跟踪机动速度大幅变化的目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张会生		94	411	10.0	15.0
2	黄鹤		27	270	8.0	15.0
3	徐剑		7	93	6.0	7.0
4	黄莺		4	32	3.0	4.0
5	许家栋	空军工程大学工程学院	2	18	2.0	2.0
6	HUANG He		1	9	1.0	1.0