基于当前统计模型的一种双自适应模糊滤波算法

• 作者: 刘望生 刘楠
• 来源期刊: 成组技术与生产现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 卡尔曼滤波 当前统计模型 强跟踪算法 模糊推理 自适应滤波
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 信息化技术
• 页码范围: 25-30
• 页数: 6页
• 分类号: TN95
• 字数: 3172字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3269.2016.02.006

摘要

在当前统计模型的基础上,提出一种双自适应模糊滤波算法.该算法利用模糊推理机制及结合升半正态形模糊分布函数,对最大加速度和过程噪声协方差矩阵进行双自适应调整.针对阶跃机动,引入强跟滤波器达到增强跟踪机动目标的能力.仿真结果表明,该算法提高了机动模型与目标实际机动模型的匹配程度以及对强机动目标跟踪的精度,改善了滤波器的跟踪性能,克服了对弱机动目标跟踪性能的不足.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘望生	浙江理工大学机械与自动控制学院	9	60	4.0	7.0
2	刘楠	浙江理工大学机械与自动控制学院	2	2	1.0	1.0