一种"当前统计"模型的模糊自适应算法

• 作者: 张丽珂 杨艳成 郭永亮
• 来源期刊: 指挥控制与仿真
• 学科: 工学
• 关键词: "当前"统计模型 系统噪声 卡尔曼滤波 模糊自适应 隶属度函数
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 46-49
• 分类号: TP274
• 字数: 3452字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2011.03.012

摘要

"当前"统计模型作为一种先进的时间相关模型,在跟踪机动目标的时候,具有着很好的跟踪效果,但是当目标的机动较弱时,该模型的效果变差.通过对该模型进行分析得知,在该模型中由于机动加速度的最大值不能自适应地调整,导致低机动时系统过程噪声较大,因此在跟踪低机动目标时跟踪效果不太理想.为了克服这一缺点,给出了一种可行的采用模糊自适应调整"当前"模型最大加速度的方法,对模型的最大加速度进行自适应调整.通过仿真结果可知,与标准的"当前"统计算法相比具有更好的跟踪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丽珂		11	41	5.0	6.0
2	杨艳成		1	4	1.0	1.0
3	郭永亮		1	4	1.0	1.0