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题名UKF参数辨识的T-S模糊多模型目标跟踪算法
被引量：7
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作者
王小梨
李良群
谢维信
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机构
深圳大学ATR国防科技重点实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第3期361-368,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61773267)
深圳市科技计划基础研究项目(JCYJ20170302145519524)
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文摘
针对非线性系统中机动目标动态模型不确定性问题,提出了一种新的基于UKF参数辨识的T-S模糊多模型机动目标跟踪算法。在提出的算法中,用多个语义模糊集对目标特征信息进行模糊表示,构建一个通用的T-S模糊语义多模型框架。在T-S模糊语义多模型中,使用模糊C回归聚类算法实现对前件参数的辨识,同时,为了实现系统的非线性特征,引入无迹卡尔曼算法辨识后件参数。仿真结果表明,提出的算法跟踪性能优于传统的交互多模型算法和交互多模型无迹卡尔曼滤波算法,在被跟踪目标突然发生方向改变或目标的动态先验信息不精确等复杂情况时,能够有效地对目标进行精确跟踪。
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关键词
机动目标跟踪
T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型
模糊c回归聚类算法
无迹卡尔曼
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Keywords
maneuvering target tracking
T-S fuzzy model
fuzzy c regression clustering
unscented Kalman filtering algorithm
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分类号
TP732.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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