引入模糊推理与强跟踪滤波技术的变结构多模型估计  

A Variable Structure Multiple-Model Estimation with Fuzzy Inference and Strong Tracking Filter

作　　者：刘扬[1,2] 国强[3] 吴钦章[1] 

机构地区：[1]中国科学院光电技术研究所,成都610036 [2]中国科学院研究生院,北京100049 [3]哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150000

出　　处：《西安交通大学学报》2011年第6期27-33,共7页Journal of Xi'an Jiaotong University

基　　金：国家自然科基金资助项目(60872108);中央高校基本科研业务费专项资金项目重大培育计划资助项目(HEUCFZ1015)

摘　　要：针对固定结构多模型方法(FSMM)应用于机动目标跟踪时滤波精度不高的问题,提出了一种模糊混合网格变结构多模型方法(FHGMM).FHGMM中的全体模型集由模糊基础模型网格(FBMG)和模糊修正模型网格(FAMG)组成.在此框架下,首先利用模糊推理技术对FBMG的拓扑结构进行实时调整,然后将模糊强跟踪滤波方法应用于FAMG区域中心的更新,并实时生成能够在系统模式空间自由滑动的FAMG,最后利用最优融合原理得到系统的整体估计.仿真结果表明,FHGMM与FSMM相比,目标位置、速度、加速度的滤波误差均值分别从5.5 m、1.037 m/s、0.187 m/s2减小到5.15 m、0.96 m/s、0.13 m/s2,算法单拍时间从0.02 s增加到0.037 s.A fuzzy hybrid grid multiple-model method （FHGMM） is presented to improve the tracking performance of the fixed structure multiple-model method （FSMM） in the tracking of maneuvering target. The total model set of FHGMM is the combination of a fuzzy basic model grid （FBMG） and a fuzzy amendatory model grid （FAMG）. The fuzzy inference technique is used to adjust the topology structure of the FBMG, and then the fuzzy strong tracking filter method is employed to update the central position of FAMG and to produce FAMG which can move freely in the mode space of the system. The total estimation of the system are obtained using the theory of optimal information fusion. Simulation results and comparisons with FSMM show that the means of estimation errors in position, velocity and acceleration of the FHGMM algorithm are improved from 5.5 m, 1. 037 m/s, 0. 187 m/s2 to 5.15 m, 0. 96 m/s, 0. 13 m/s^2, respectively; and the time of one cycle is increased from 0.02 s to 0. 037 s.

关 键 词：机动目标跟踪 变结构多模型算法 混合网格 模糊推理 强跟踪滤波 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]