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在当前统计模型的基础上,提出了一种基于当前统计模型(CS)的模糊自适应算法(CSFA)。该算法使用了模糊推理技术,使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整,提高了系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力。蒙特卡罗仿真结果表明了该算法的有效性。
机动目标的模糊自适应跟踪算法
【摘 要】
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在当前统计模型的基础上,提出了一种基于当前统计模型(CS)的模糊自适应算法(CSFA)。该算法使用了模糊推理技术,使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整,提高了系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力。蒙特卡罗仿真结果表明了该算法的有效性。
【机 构】
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解放军理工大学指挥自动化学院,中国电子科技集团公司第二十八研究所
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2004年06期
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