基于参数辨识α-β-γ滤波的自适应调整跟踪窗算法  被引量:1

Adaptive tracking window adjustment algorithm based on α-β-γ tracking filter with parameter identification

在线阅读下载全文

作  者:黄鹤[1] 王小旭[1] 潘泉[1] 孙强[2] 闫学斌[1] 

机构地区:[1]西北工业大学,西安710072 [2]空军工程大学,西安710038

出  处:《中国惯性技术学报》2011年第6期733-738,共6页Journal of Chinese Inertial Technology

基  金:国家自然科学基金重点项目(60634030);国家自然科学基金(61075029)(61074155)(61074179);中国博士后科学基金(20110491692)资助

摘  要:针对传统α-β-γ滤波器受跟踪精度与收敛速度之间的矛盾以及系数固定的影响而难以跟踪强机动性目标的局限性,设计了一种基于参数辨识的自适应的α-β-γ滤波跟踪器。该滤波器根据目标机动性的变化,利用跟踪误差调整模糊集系统的输出,在保证精度的前提下,得到自适应的系数值,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了跟踪精度与收敛速度之间的矛盾。同时,利用该算法的估计作用,应用在改进的自适应窗口调整的跟踪算法中,随目标场景变化而自适应调整跟踪窗。计算机仿真结果表明,在满足所要求精度的前提下,该算法可以克服传统算法的局限性,实现跟踪精度与收敛速度的相对最优,有效对强机动性目标进行实时跟踪。Traditional α-β-γ filter is still deficient in tracking targets of high maneuverability.An improved adaptive α-β-γ filter based on parameters identification is proposed which can apply fuzzy sets to make both tracking accuracy and convergence rate acceptable for such targets.The output of fuzzy logic system with the tracking error vector of the proposed α-β-γ filter is adjusted according to the variety of locomotive target.Then we can get the adaptive coefficients can be obtained,and this could make the tracking results converge quickly without decreasing the tracking accuracy.It can be used in the improved adaptive tracking window adjustment algorithm.The windows can be modified with different target environments.The simulation results show that the proposed tracking algorithm does ensure that both tracking accuracy and convergence rate can be acceptable for targets of high maneuverability in real-time.

关 键 词:α-β-γ滤波器 目标跟踪 模糊集 计算机仿真 跟踪窗 

分 类 号:U666.1[交通运输工程—船舶及航道工程]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象