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摘要:
提出了一种基于模糊自适应的Kalman滤波机动目标跟踪新算法.算法首先分析了目标航向角和观测残差均能实时反应出目标机动情况,并由此设计了一种有效的模糊逻辑规则,综合利用航向角变化量和残差,通过模糊推理动态估计Kalman滤波器的过程噪声协方差,从而提高对机动目标跟踪的性能.实验结果表明,提出算法对机动目标跟踪的精度较交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)算法高,且计算量比IMM算法小.
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Kalman滤波
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遗传算法的模糊Kalman滤波用于机动目标跟踪
遗传算法
模糊系统
卡尔曼滤波器
机动目标跟踪
用于机动目标跟踪的Kalman滤波器的设计
机动目标跟踪
Kalman滤波
自适应滤波
速度估计
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种模糊Kalman滤波机动目标跟踪的新算法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 机动目标跟踪 模糊逻辑 航向角变化量
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目 理论与试验研究
研究方向 页码范围 483-486
页数 4页 分类号 TN953
字数 2750字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-9037.2009.04.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 万明杰 防空兵指挥学院防空导弹系 9 37 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
机动目标跟踪
模糊逻辑
航向角变化量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导