基于模糊逻辑的改进自适应IMM跟踪算法

交互式多模型算法(IMM)和基于模糊控制的交互多模型算法(FIMM)是实际中常用的目标跟踪算法,然而其模型集合固定,当需要大量模型覆盖目标机动时,会导致计算量激增,且过多模型可能带来不必要的模型竞争,降低跟踪性能.针对这一缺陷,提出了一种基于模糊控制的改进自适应IMM算法(FAIMM),采用一种模型概率的非线性映射处理方法实时筛选模型子集,剔除无用模型,增加有用模型的权重,并通过模糊推理机制自动调整过程噪声水平,使得算法对不同的目标机动模式具有更强的自适应能力.仿真结果表明,提出的算法跟踪性能优于IMM算法以及FIMM算法,能够更好地匹配目标的机动模式.