基于卡尔曼滤波与模糊逻辑的目标跟踪

摘要

针对卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差和跟踪机动目标能力有限的问题,提出了一种新的利用混合模糊逻辑和标准卡尔曼滤波器的联合算法。此算法将前一目标航向与当前观测目标航向之差的绝对值和测量残留绝对值作为模糊控制器输入变量,充分利用模糊逻辑与卡尔曼滤波的各自优点,进一步提高估计器的估计性能。分别与增广方法和联合模糊逻辑方法进行了分析对比,仿真结果表明新算法的有效性,可实现对机动目标稳定可靠地跟踪。