基于模糊推理的改进的交互式多模型算法

为了提高交互式多模型算法的跟踪精度,提出一种利用模糊推理对交互式多模型算法进行优化的方法,以模型概率为输入,输出值为模型系统噪声协方差的系数,通过该系数来调节模型系统噪声协方差以减少误差;以基于卡尔曼滤波器的交互式多模型滤波器的应用为例,分别对交互式多模型算法在模型匹配和不匹配的情况进行实验分析,并对改进前、后的交互式多模型算法进行比较。结果表明,基于模糊推理的改进的交互式多模型算法能取得更好的跟踪效果。