基于“当前”统计模型的模糊自适应航迹预测算法.pdf

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1、第16卷第2期空军工程大学学报(自然科学版)Vol_16No.22O15年4月JOURNAIOFAIRFORCEENGINEERINGUNIVERSITY(NATURALSCIENCEEDITION)Apr.2015基于“当前’’统计模型的模糊自适应航迹预测算法杨霄鹏,欧阳超,杨朝阳,姚昆,倪娟(1.空军工程大学信息与导航学院,西安,710077;2.94303部队,山东潍坊,261100)摘要基本的“"3-前’’统计模型由于其机动加速度极限值固定不变,只能描述机动加速度较大的机动目标。因而基本的‘‘当前’’统计模型及其自适应滤波算法(CSAF)对机动性较强目标的预测性能较好,而对机动性较弱

2、目标的预测误差较大。针对这个问题,新算法中设计了一种新的模糊隶属度函数,利用机动目标的“当前’’加速度来自适应地调整机动加速度极限值,使“当前”统计模型可以描述具有任意加速度的机动目标。最后,运用该算法和CSAF算法对机动目标进行了航迹预测仿真实验,仿真实验结果表明,无论对于机动性较强的目标还是机动性较弱的目标,新算法的预测性能均优于CSAF算法。关键词“当前”统计模型;卡尔曼滤波;机动目标;航迹预测DOI10.3969/i.issn.1009—3516.2015.02.001中图分类号V271;TN953文献标志码A文章编号1009—3516(2015)02—0001—04AFuzzyAd

3、aptiveAlgorithmBasedonCurrentStatisticalModelforTrackPredictionYANGXiao—peng,OUYANGChao,YANGZhao—Yang,YAOKun,NIJuan(1.InformationandNavigationInstitute,AirForceEngineeringUniversity,Xian710077,China;2.Unit94303ofPLA,Weifang261100,Shandong,China)Abstract:Abasiccurrentstatisticalmodelcanonlybeapplied

4、tomaneuveringtargetwithhighaccelerationbecauseitsupperandlowerlimitsoftargetaccelerationisfixedandinvariable.SoabasiccurrentstatstcaLmode1andanadaptivefilteralgorithmhasagoodperformanceonmaneuveringtargetwthhghaccelera—tionbutapoorperformanceonmaneuveringtargetwithlowacceleration.Inordertosolvethis

5、problem,anovelfuzzvmembershipfunctionispresentedwhichusesthecurrentaccelerationofmaneuvermgtargettoadiusttheupperandlowerlimitsoftargetaccelerationadaptively.Thisnewalgorithmmakessurethatthecurrentstatisticalmodelcanbeappliedtomaneuveringtargetwithanyacceleration·Finally,trackPredc—tionsimu1ationis

6、didwhichusesthisnewalgorithmandCSAFalgorithmtopredictthetrackofmaneuVe—ringtarget.Simu1ationresultsshowthat,thepredictionperformanceofthisnewalgorithm1smuchbetterthanCSAFalgorithmonmaneuveringtargetsbothwithlowandhighacceIeration·Keywords:currentstatisticalmodel;kalmanfilter;maneuveringtarget;track

7、P。d1t。n航迹预测是根据机动目标当前的运动状态和已知的位置信息对机动目标未来可能出现的位置做出收稿日期:2013-11-13基金项目:国家自然科学基金资助项目(61202490)作者简介:a~(1973一),男,甘肃天水人,博士,副教授,硕士生导师,主要从事宽带无线通信及信号处理研究·E一1TIail:YXP_2@126·。。;J用格式:杨霄鹏,欧阳超,杨朝厢,等.基于“当前”统计模型的模糊自适应航迹预测

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