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为解决在密集目标环境和出现交叉航迹的情况下,航迹的统计关联方法关联正确概率降低,不能准确地对目标航迹进行正确相关的问题,根据传统的模糊双门限航迹关联方法,将非隶属度函数引入其中,提出了一种基于直觉模糊的双门限航迹关联算法。根据关联特点,确立了隶属度函数和非隶属度函数;利用蒙特卡洛仿真,对2部雷达观测的存在交叉的航迹进行关联,并与传统的模糊双门限航迹关联算法进行了对比,结果表明:在密集航迹情况下,该算法相比传统的模糊双门限航迹关联算法正确关联概率从45.1%提高至49.8%,该改进算法能够更好地适应密集航迹的关联。  相似文献   
2.
针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。  相似文献   
3.
针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。  相似文献   
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