文档名：基于最小模糊误差熵的机动目标跟踪新方法
摘要：为了提高不同噪声影响下机动目标跟踪的性能,提出了一种基于最小模糊误差熵无迹滤波(MinimumFuzzyErrorEntropyUnscentedFilter,MFEE-UF)机动目标跟踪新方法.在提出方法中,通过引入模糊隶属度表示不同误差样本对估计结果的不同影响,构建最小模糊误差熵准则(MinimumFuzzyErrorEntropyCriterion,MFEEC),解决了普通误差熵中的权重单一化问题,并利用该准则优化无迹滤波;在推导MFEE-UF过程中,首先利用无迹变换(Unscent-edTransformation,UT)框架得到先验状态估计和先验协方差估计,并通过系统重建得到误差信息,再根据MFEEC构建目标函数,最后利用定点迭代法递归求得后验状态估计结果和后验协方差估计.此外,本文采用一种自适应的核宽设置方法.实验结果表明,该算法能够具有良好的目标跟踪效果,且表现出较强的稳定性.
作者：陈咏茵 刘全仲 李良群 康莉 Author：CHENYong-yin LIUQuan-zhong LILiang-qun KANGLi
作者单位：深圳大学电子与信息工程学院,广东深圳518060;深圳大学广东省智能信息处理重点实验室,广东深圳518060中国长城科技集团有限公司,广东深圳518057
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(9)
分类号：TN820.4
关键词：模糊误差熵 无迹滤波 自适应核宽 状态估计 目标跟踪
Keywords：fuzzyerrorentropy unscentedfiltering adaptivekernelwidth stateestimation targettracking
机标分类号：TN957.71TP391.41TP273
在线出版日期：2023年12月26日
基金项目：基于最小模糊误差熵的机动目标跟踪新方法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(9)陈咏茵 刘全仲 李良群 康莉为了提高不同噪声影响下机动目标跟踪的性能,提出了一种基于最小模糊误差熵无迹滤波(MinimumFuzzyErrorEntropyUnscentedFilter,MFEE-UF)机动目标跟踪新方法.在提出方法中,通过引入模糊隶属度表示不同误差样本对估...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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