检索结果-南通市图书馆

电子学报 2023年第9期51卷 2408-2418页

作者：陈咏茵刘全仲李良群康莉深圳大学电子与信息工程学院广东深圳518060 深圳大学广东省智能信息处理重点实验室广东深圳518060 中国长城科技集团有限公司广东深圳518057

为了提高不同噪声影响下机动目标跟踪的性能,提出了一种基于最小模糊误差熵无迹滤波(Minimum Fuzzy Error Entropy Unscented Filter,MFEE-UF)机动目标跟踪新方法.在提出方法中,通过引入模糊隶属度表示不同误差样本对估计结果的不同影响... 详细信息

为了提高不同噪声影响下机动目标跟踪的性能,提出了一种基于最小模糊误差熵无迹滤波(Minimum Fuzzy Error Entropy Unscented Filter,MFEE-UF)机动目标跟踪新方法.在提出方法中,通过引入模糊隶属度表示不同误差样本对估计结果的不同影响,构建最小模糊误差熵准则(Minimum Fuzzy Error Entropy Criterion,MFEEC),解决了普通误差熵中的权重单一化问题,并利用该准则优化无迹滤波;在推导MFEE-UF过程中,首先利用无迹变换(Unscented Transformation,UT)框架得到先验状态估计和先验协方差估计,并通过系统重建得到误差信息,再根据MFEEC构建目标函数,最后利用定点迭代法递归求得后验状态估计结果和后验协方差估计.此外,本文采用一种自适应的核宽设置方法.实验结果表明,该算法能够具有良好的目标跟踪效果,且表现出较强的稳定性.

关键词：模糊误差熵无迹滤波自适应核宽状态估计目标跟踪

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