本文關鍵詞：基于模糊推理的改進的交互式多模型算法　出處：《濟南大學學報(自然科學版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了提高交互式多模型算法的跟蹤精度,提出一種利用模糊推理對交互式多模型算法進行優(yōu)化的方法,以模型概率為輸入,輸出值為模型系統(tǒng)噪聲協(xié)方差的系數(shù),通過該系數(shù)來調(diào)節(jié)模型系統(tǒng)噪聲協(xié)方差以減少誤差;以基于卡爾曼濾波器的交互式多模型濾波器的應用為例,分別對交互式多模型算法在模型匹配和不匹配的情況進行實驗分析,并對改進前、后的交互式多模型算法進行比較。結果表明,基于模糊推理的改進的交互式多模型算法能取得更好的跟蹤效果。
[Abstract]:In order to improve the tracking accuracy of the interactive multi model algorithm, proposed a method for optimizing the interactive multi model algorithm using fuzzy inference to model the probability for the input, output value of the coefficient for the noise covariance model of the system, adjust the model of system noise covariance by the coefficients in order to reduce the error; to use the interactive multiple model filter Calman filter based on the case of the interactive multi model algorithm for experimental analysis in model matching and mismatch, and to improve, compare the interactive multi model algorithm. The results show that, the interactive multi model algorithm improved fuzzy reasoning can achieve better tracking results based on.

【作者單位】： 石家莊鐵道大學電氣與電子工程學院;
【基金】：河北省高等學�？茖W技術研究重點項目(ZH2012063) 河北省自然科學基金項目(A2014210142)
【分類號】：TN713;TP301.6
【正文快照】： 交互式多模型(interacting multiple model,IMM)算法[1]是一種較好的多模型算法,該算法中的不同模型采用馬爾科夫轉移矩陣的方式進行交互,使得算法在目標運動狀態(tài)發(fā)生變化時也有很好的跟蹤效果。交互式多模型的精度與選擇的模型集有很大關系,當模型不匹配時,會產(chǎn)生較大誤差,而

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本文編號：1418097