系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2013年
2期
250-255
,共6页
状态估计%自适应目标跟踪%自适应神经网络-模糊推理系统%当前统计模型
狀態估計%自適應目標跟蹤%自適應神經網絡-模糊推理繫統%噹前統計模型
상태고계%자괄응목표근종%자괄응신경망락-모호추리계통%당전통계모형
针对基于当前统计(current statistics,CS)模型的机动目标状态估计算法时机动目标加速度的极限值依赖性大的缺陷,提出了一种利用自适应神经网络-模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)自适应调整目标状态噪声方差的方法.首先利用ANFIS算法对目标机动强度进行估计,进而对目标状态噪声协方差矩阵进行自适应调整；然后利用粒子滤波(particle filter,PF)算法对目标状态进行估计.仿真结果表明,与该方法能够有效提高目标状态估计的精度.
針對基于噹前統計(current statistics,CS)模型的機動目標狀態估計算法時機動目標加速度的極限值依賴性大的缺陷,提齣瞭一種利用自適應神經網絡-模糊推理繫統(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)自適應調整目標狀態譟聲方差的方法.首先利用ANFIS算法對目標機動彊度進行估計,進而對目標狀態譟聲協方差矩陣進行自適應調整；然後利用粒子濾波(particle filter,PF)算法對目標狀態進行估計.倣真結果錶明,與該方法能夠有效提高目標狀態估計的精度.
침대기우당전통계(current statistics,CS)모형적궤동목표상태고계산법시궤동목표가속도적겁한치의뢰성대적결함,제출료일충이용자괄응신경망락-모호추리계통(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)자괄응조정목표상태조성방차적방법.수선이용ANFIS산법대목표궤동강도진행고계,진이대목표상태조성협방차구진진행자괄응조정；연후이용입자려파(particle filter,PF)산법대목표상태진행고계.방진결과표명,여해방법능구유효제고목표상태고계적정도.
