資料介紹
針對多傳感器機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤問題, 提出了一種多傳感器在線自適應(yīng)加權(quán)融合跟蹤算法Z該算法依據(jù)估計(jì)的各傳感器的方差的變化, 及時(shí)調(diào)整參與融合的各傳感器的權(quán)系數(shù), 使融合系統(tǒng)的均方誤差始終最小, 從而能在線適應(yīng)傳感器性能改變Z 仿真結(jié)果表明, 該算法是一種有工程應(yīng)用前景的融合跟蹤算法Z
關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)融合; 自適應(yīng); 模糊推理; 目標(biāo)跟蹤
Abstract: Fo r the t rack ing of m aneuvering target s, an on2line adap t ive w eigh ted fu sion algo rithm fo r m u lt i2sen so r data is p resen ted. The algo rithm can adju st the fu sed sen so r’s w eigh t acco rding to changes in the sen so r’s variance, and the est im at ion erro r is kep t as of least m ean square. The algo rithm can adap t it self to the changes of sen so r’s character. Compu ter sim u lat ion resu lt s indi2 cate that the t rack ing algo rithm is very po ten t ial in p ract ical engineering system s.
Key words: data fu sion; adap t ive; fuzzy reason ing; target t rack ing
關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)融合; 自適應(yīng); 模糊推理; 目標(biāo)跟蹤
Abstract: Fo r the t rack ing of m aneuvering target s, an on2line adap t ive w eigh ted fu sion algo rithm fo r m u lt i2sen so r data is p resen ted. The algo rithm can adju st the fu sed sen so r’s w eigh t acco rding to changes in the sen so r’s variance, and the est im at ion erro r is kep t as of least m ean square. The algo rithm can adap t it self to the changes of sen so r’s character. Compu ter sim u lat ion resu lt s indi2 cate that the t rack ing algo rithm is very po ten t ial in p ract ical engineering system s.
Key words: data fu sion; adap t ive; fuzzy reason ing; target t rack ing
傳感器
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