[发明专利]机动目标跟踪方法及装置有效
| 申请号： | 201910150221.X | 申请日： | 2019-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN109990786B | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 李良群;王小梨;谢维信;刘宗香 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20;G06T7/277;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人： | 袁文英 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机动目标跟踪方法及装置，应用于目标跟踪技术领域。该方法包括：将机动目标的目标特征信息表示为多个语义模糊集，并根据多个语义模糊集构建T‑S语义模糊多模型，T‑S语义模糊多模型包括多个子模型。基于无迹卡尔曼滤波算法进行后件参数辨识，确定各子模型的目标状态和目标状态协方差。基于模糊C回归聚类算法进行前件参数辨识，确定各子模型的前件参数的目标模糊隶属度函数。根据各子模型的目标状态、目标状态协方差以及前件参数的目标模糊隶属度函数，得到机动目标的状态估计和协方差估计。根据机动目标的状态估计和协方差估计，预测机动目标的轨迹。该方法可提高目标跟踪的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 机动 目标 跟踪 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种机动目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：将机动目标的目标特征信息表示为多个语义模糊集，并根据多个所述语义模糊集构建T‑S语义模糊多模型，所述T‑S语义模糊多模型包括多个子模型；基于无迹卡尔曼滤波算法进行后件参数辨识，确定各所述子模型的目标状态和目标状态协方差；基于模糊C回归聚类算法进行前件参数辨识，确定各所述子模型的前件参数的目标模糊隶属度函数；根据各所述子模型的目标状态、目标状态协方差以及前件参数的目标模糊隶属度函数，得到所述机动目标的状态估计和协方差估计；根据所述机动目标的状态估计和所述协方差估计，预测所述机动目标的轨迹。
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