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采用模糊推理自适应加权融合的双色红外成像目标跟踪

李秋华 李吉成 沈振康

李秋华, 李吉成, 沈振康. 采用模糊推理自适应加权融合的双色红外成像目标跟踪[J]. 电子与信息学报, 2005, 27(12): 1922-1926.
引用本文: 李秋华, 李吉成, 沈振康. 采用模糊推理自适应加权融合的双色红外成像目标跟踪[J]. 电子与信息学报, 2005, 27(12): 1922-1926.
Li Qiu-hua, Li Ji-cheng, Shen Zhen-kang. Target Tracking in the Dual Band IR Imaging System Using Adaptive Weighting Fusion Based on Fuzzy Inference[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2005, 27(12): 1922-1926.
Citation: Li Qiu-hua, Li Ji-cheng, Shen Zhen-kang. Target Tracking in the Dual Band IR Imaging System Using Adaptive Weighting Fusion Based on Fuzzy Inference[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2005, 27(12): 1922-1926.

采用模糊推理自适应加权融合的双色红外成像目标跟踪

Target Tracking in the Dual Band IR Imaging System Using Adaptive Weighting Fusion Based on Fuzzy Inference

  • 摘要: 针对双色红外成像制导系统中多传感器目标跟踪的实际问题,提出了一种基于模糊推理自适应加权融合的目标跟踪算法。该算法首先采用BP神经网络与模糊推理相结合的方法对各传感器的工作性能进行判决;然后根据各传感器的性能测度对多传感器测量数据进行自适应加权融合,得到目标状态的多传感器重建测量;最后采用卡尔曼滤波器对多传感器重建测量进行滤波得到目标状态的最终估计。实验结果证明了该算法的有效性和稳健性。
  • Carlsong N A. Federated Kalman filter for fault-tolerant integrated navigation system[A]. Proceeding of IEEE Plans[C]. Orlando: FL, 1988: 110-119.[2]Narendra K S, Parthasarathy K. Identification and control for dynamic systems using neural networks[J].IEEE Trans. on Neural Networks.1990, 1(1):4-27[3]权太范. 信息融合神经网络-模糊推理理论与应用. 北京:国防工业出版社, 2002: 167-175.[4]Pacini, J P Kosko B. Adaptive fuzzy systems for target tracking. Intelligent Systems Engineering, 1992: 3-21.[5]Passino Kevin, Yurkovich Setphen. Fuzzy Control. BeiJing: Tsinghua University Press, ADDISON-WESLEY, 2001: 25-42.
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出版历程
  • 收稿日期:  2004-06-21
  • 修回日期:  2004-12-06
  • 刊出日期:  2005-12-19

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