[发明专利]一种基于当前统计模型的模糊自适应算法的机动目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202010129395.0 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111291312A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 索继东;孙博;李雪;邢浩;柳晓鸣;陈晓楠;任硕良;李昱琛 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06F17/11 | 分类号： | G06F17/11;G06F17/16;G06F17/18 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜威威;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 当前 统计 模型 模糊 自适应 算法 机动 目标 跟踪 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于当前统计模型的模糊自适应算法实现机动目标跟踪的方法,其特征在于：包括以下步骤：
S1:建立机动目标的状态方程和观测方程；
S2:采用标准卡尔曼滤波算法对机动目标的运动状态进行预测，并判断机动目标的预测运动状态和实际运动状态的均方误差；
S3:采用模糊隶属度函数来调整机动目标加速度极限值；
S4:利用模糊系统对机动目标运动状态进行再预测，且得到机动值；
S5:计算当前机动目标最大加速度值，通过机动值对加速度极限值自适应调整，再对弱机动目标进行跟踪；
S6:当机动目标保持之前的状态，则实现对机动目标的跟踪,当机动目标发生突变，则利用强跟踪滤波器来实现对突变机动目标的运动状态进行跟踪；返回S3。
2.根据权利要求1所述的一种基于当前统计模型的模糊自适应算法实现机动目标跟踪的方法，其特征还在于：所述模糊隶属度函数采用的公式如下：
其中：q为调节因子，amax表示机动目标运动的最大加速度，正负分别表示机动目标运动的方向。
3.根据权利要求1所述的一种基于当前统计模型的模糊自适应算法实现机动目标跟踪的方法，其特征还在于：所述模糊系统采用的模糊规则如下：
当机动目标的加速度变大，则机动性增强，当机动目标的加速度减小，则机动性减弱。
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