论文部分内容阅读
提出了一种模糊自适应IMM算法（FAIMM），通过模糊逻辑，根据加速度估计值，自适应地摒弃概率较小的模型，仅选取整个模型集合中最能反映目标“当前”机动的一个模型子集进行运算，从而减少了模型数目；同时采用模糊方法计算模型概率，从而降低了算法的计算量；进一步，通过二级模糊推理，根据模型参考加速度ui的大小自适应地选择适当的最大机动加速度amax和a-max,使系统具有一定的方差调整能力，从而提高了跟踪精度。仿真结果表明，较之于标准IMM算法．FAIMM算法在机动目标跟踪精度、跟踪的平稳性以及收敛速度等方面都有