本文關(guān)鍵詞：機動目標當前統(tǒng)計模型模糊自適應(yīng)算法

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【摘要】：針對當前統(tǒng)計模型常規(guī)算法跟蹤機動目標的缺陷,提出了當前統(tǒng)計模型模糊自適應(yīng)算法。該算法根據(jù)規(guī)范化的量測新息及其變化率并通過模糊推理實時選取機動頻率,給出了加速度方差的新息冪函數(shù)調(diào)整方法,采用加速度估計值和預測值的偏差在線更新當前加速度均值。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合高斯隸屬函數(shù)和強跟蹤算法對其權(quán)值予以修正。當前統(tǒng)計模型模糊自適應(yīng)算法不受機動頻率人為給定和最大加速度極值設(shè)置的限制,適用于不同范圍和程度的機動。利用當前統(tǒng)計模型模糊自適應(yīng)算法對階躍機動、圓周機動、Jerk機動3種典型機動場景進行了計算機仿真,并與當前統(tǒng)計模型常規(guī)跟蹤算法和Jerk模型自適應(yīng)算法進行了比較。仿真結(jié)果表明,該算法擴大了跟蹤范圍,具有較好的穩(wěn)態(tài)特性和瞬態(tài)特性,其跟蹤精度和收斂速度優(yōu)于其他兩種算法。
【作者單位】： 浙江理工大學機械與自動控制學院;西北工業(yè)大學航海學院;
【關(guān)鍵詞】： 兵器科學與技術(shù) 當前統(tǒng)計模型 Jerk模型 模糊自適應(yīng) 強跟蹤 機動目標
【基金】：國家自然科學基金項目(51179158) 浙江理工大學科研基金項目(1202803-Y)
【分類號】：TP301.6
【正文快照】： 0引言機動目標跟蹤是指系統(tǒng)模型存在突變的狀態(tài)估計問題,目標機動會導致目標的動力學特性發(fā)生變化,為了從觀測中最優(yōu)地提取有關(guān)目標運動狀態(tài)的有用信息,學者們提出了大量解決機動目標跟蹤問題的方法[1-6]。這些方法大致可分為兩類[7]:需要機動檢測與補償過程的單模型法和基于

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3 沈，

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