基于遗传优化的模糊交互式多模型目标跟踪算法

针对交互式多模型方法存在模型覆盖面不足和子模型间恶性竞争的问题,设计了一种基于遗传算法和模糊推理的智能优化模糊交互式多模型方法,该方法通过对模型集的自主寻优,能够实现任意时刻在最优模型集下的跟踪,通过建模仿真,在与传统的交互式多模型的比较中发现,使用该模型后目标跟踪误差显著减小,该算法具有较高精度及稳定性。

基于模糊控制交互式多模型粒子滤波的静电机动目标跟踪

针对交互式多模型粒子滤波算法(IMMPF)的精度不高,算法更新时间长,难以满足静电机动目标跟踪要求的问题,提出了一种新的基于模糊控制的交互式多模型粒子滤波算法(FIMMPF)。该算法先利用模糊控制方法实现实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵,使与目标当前运动状态最接近的运动模型在混合产生这一采样时刻的初始状态向量里占有更大的比重。同时,为了提高基本粒子滤波算法的精度,减小算法更新时间,再利用中心差分扩展卡尔曼滤波算法产生基本粒子滤波的建议分布函数,实现对目标运动状态的更新。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够以更高的定位精度,更小的计算量实现对静电机动目标的跟踪。

一种新的模糊控制多模型算法在目标跟踪中的应用

为解决传统的蛇形建模方法不能反映出反舰导弹典型运动特性的问题,引入动力学建模方法研究弹道问题,把导弹视为可控质点,建立了反舰导弹末端蛇形机动弹道模型.采用被动传感器进行跟踪,提出一种新的基于模糊控制的交互式多模型自适应无迹卡尔曼滤波算法,根据Sage-Husa噪声统计估值器的原理提出了状态误差协方差自适应算法,克服了传统噪声自适应算法在目标发生强机动时收敛速度慢的缺点,同时利用模糊控制方法实现了实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵.仿真实表明:所建立的弹道模型对探测、识别和跟踪反舰导弹技术的研究有一定的参考价值;改进的跟踪算法能够快速调整模型概率,使得其估计误差的收敛速度比交互式多模型算法更快,鲁棒性更强,并且能够有效降低纯方位目标跟踪的误差,实现对反舰导弹末端蛇形弹道模型的稳定跟踪.