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摘要:
基本的机动目标"当前"统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法虽能对强机动目标进行很好的跟踪,但是在跟踪弱机动目标时却存在较大的误差.针对这一问题,新算法中引入一种非线性模糊隶属度函数来自适应地调整目标加速度上下限,并从理论上分析了新算法对于弱机动目标跟踪的有效性.通过计算机仿真验证了新算法相对于基本"当前"统计模型及其自适应跟踪算法的明显优势.
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文献信息
篇名 基于"当前"统计模型的模糊自适应跟踪算法
来源期刊 兵工学报 学科 工学
关键词 控制理论 机动目标跟踪 "当前"统计模型 模糊控制 仿真分析
年,卷(期) 2009,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1089-1093
页数 5页 分类号 TP273
字数 3495字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1093.2009.08.016
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 覃征 清华大学计算机科学与技术系 74 970 19.0 27.0
2 杨新宇 西安交通大学计算机科学与技术系 44 524 11.0 22.0
3 杨慧杰 西安交通大学计算机科学与技术系 3 57 2.0 3.0
4 王向华 清华大学计算机科学与技术系 4 69 4.0 4.0
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