自适应模糊逻辑的多模型跟踪

摘要：

为了克服基于"当前"统计模型的交互式多模型算法难以恰当地确定当前模型的概率,以及系统参数amax和a-max在跟踪过程中不能自适应调整的缺点,提出了一种基于自适应模糊逻辑的多模犁跟踪算法.介绍了基于"当前"统计模型的交互式多模型算法,给出了算法的基本步骤.在"当前"统计模型算法基础上,提出了一种基于自适应模糊逻辑的多模型跟踪改进算法,采用模糊推理给出了模型的选择概率,以提高跟踪的速度;同时,采用蚁群算法对设计参数进行优化,以提高跟踪的精度.最后,将所设计的基于"当前"统计模型的多模型改进算法用于机动目标的跟踪仿真.实验结果表明:改进的算法使得跟踪精度提高了20%左右,机动目标跟踪一次仿真时间为0.047 s,基本满足高速、高精度跟踪目标的要求.

关键词：机动目标跟踪、当前统计模型、多模型跟踪、自适应模糊逻辑、蚁群算法

所属期刊栏目：17

分类号：TP273;TP301.6(自动化技术及设备)

资助基金：航空科学基金资助项目20075152014;江苏省自然科学基金资助项目SBK20082815

在线出版日期：2009-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：867-873