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发明公开
CN110111367A 模糊模型粒子滤波方法、装置、设备及存储介质 有权

  • 专利标题： 模糊模型粒子滤波方法、装置、设备及存储介质
  • 专利标题（英）： Fuzzy model particle filtering method, device and equipment and storage medium
  • 申请号： CN201910374408.8
    申请日： 2019-05-07
  • 公开(公告)号： CN110111367A
    公开(公告)日： 2019-08-09
  • 发明人: 李良群 , 王小梨 , 谢维信
  • 申请人： 深圳大学
  • 申请人地址： 广东省深圳市南山区南海大道3688号
  • 专利权人： 深圳大学
  • 当前专利权人： 深圳大学
  • 当前专利权人地址： 广东省深圳市南山区南海大道3688号
  • 代理机构： 深圳市恒申知识产权事务所
  • 代理商 袁文英
  • 主分类号： G06T7/246
  • IPC分类号： G06T7/246 ;  G06T7/277
模糊模型粒子滤波方法、装置、设备及存储介质
摘要：
本发明公开了一种模糊模型粒子滤波方法、装置、设备及存储介质，方法包括：构建跟踪目标对应的T-S模糊模型；利用预置的强跟踪粒子滤波算法对所述T-S模糊模型的后件参数进行辨识，得到状态更新值与状态协方差估计值；利用预置的模糊C回归聚类算法对所述T-S模糊模型的前件参数隶属度函数进行辨识，得到前件参数隶属值；利用所述状态更新值、所述状态协方差估计值以及所述前件参数隶属值，对所述T-S模糊模型进行更新。相较于现有技术，本发明跟踪性能更优，在被跟踪目标突然发生方向改变或目标的动态先验信息不精确等复杂情况时，仍能够有效地对目标进行精确跟踪。
摘要（英）：

The invention discloses a fuzzy model particle filtering method, device and equipment and a storage medium. The method comprises the steps that a T-S fuzzy model corresponding to a tracking target isconstructed; by using a preset strong tracking particle filtering algorithm, identifying a rear part parameter of the T-S fuzzy model to obtain a state updating value and a state covariance estimationvalue; through a preset fuzzy C regression clustering algorithm, identifying a front part parameter membership function of the T-S fuzzy model to obtain a front part parameter membership value; usingthe state updating value, the state covariance estimation value and the front part parameter membership value to update the T-S fuzzy model. Compared with the prior art, the method has the advantagesthat the tracking performance is better, and the target can still be effectively and accurately tracked when the tracked target suddenly changes directions or the dynamic prior information of the target is inaccurate.

公开/授权文献
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