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1. WO2020113353 - MANEUVERING TARGET TRACKING METHOD AND SYSTEM

Publication Number WO/2020/113353
Publication Date 11.06.2020
International Application No. PCT/CN2018/118844
International Filing Date 03.12.2018
IPC
G06F 16/35 2019.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
30of unstructured textual data
35Clustering; Classification
CPC
G06F 16/35
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
30of unstructured textual data
35Clustering; Classification
Applicants
  • 深圳大学 SHENZHEN UNIVERSITY [CN]/[CN]
Inventors
  • 李良群 LI, Liangqun
  • 谢维信 XIE, Weixin
  • 刘宗香 LIU, Zongxiang
Agents
  • 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) HENSEN INTELLECTUAL PROPERTY FIRM
Priority Data
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) MANEUVERING TARGET TRACKING METHOD AND SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE SUIVI DE CIBLE DE MANŒUVRE
(ZH) 一种机动目标的跟踪方法及系统
Abstract
(EN)
Provided are a maneuvering target tracking method and system, which is used for the maneuvering target tracking, and solves the problem that a large error still exists between the estimated result and the actual situation with respect of the accurate estimation of the maneuvering target in the prior art, comprising: based on a T-S fuzzy semantic model, estimating the state prediction value of a fuzzy linear model (S1); estimating the estimated target state value of the fuzzy linear model to calculate the predicted observation value of each fuzzy model (S3); calculating the model fuzzy membership degree of each fuzzy model (S4); calculating the observation innovation and heading angle error of the target (S5); incorporating the observation innovation and heading angle error into T-S fuzzy model to update the previous parameters (S6); calculating the previous parameters fuzzy membership degree of the previous parameters (S7); calculating model weights of each linear model (S8); calculating the target state value of the target and calculating the target covariance of the target (S9); estimating the moving trajectory of the maneuvering target (S10); thereby reducing the error between the estimated results and the actual situation.
(FR)
L'invention concerne un procédé et un système de suivi de cible de manœuvre, qui est utilisé pour le suivi de cible de manœuvre, et résout le problème selon lequel une erreur importante existe encore entre le résultat estimé et la situation réelle par rapport à l'estimation précise de la cible de manœuvre dans l'état de la technique, consistant à : sur la base d'un modèle sémantique flou T-S, estimer la valeur de prédiction d'état d'un modèle linéaire flou (S1) ; estimer la valeur d'état cible estimée du modèle linéaire flou pour calculer la valeur d'observation prédite de chaque modèle flou (S3) ; calculer le degré d'appartenance flou de modèle de chaque modèle flou (S4) ; calculer l'innovation d'observation et l'erreur d'angle de cap de la cible (S5) ; incorporer l'innovation d'observation et l'erreur d'angle de cap dans le modèle flou T-S pour mettre à jour les paramètres précédents (S6) ; calculer le degré d'appartenance flou de paramètres précédents des paramètres précédents (S7) ; calculer des poids de modèle de chaque modèle linéaire (S8) ; calculer la valeur d'état cible de la cible et calculer la covariance cible de la cible (S9) ; estimer la trajectoire de déplacement de la cible de manœuvre (S10) ; ce qui permet de réduire l'erreur entre les résultats estimés et la situation réelle.
(ZH)
一种机动目标的跟踪方法及系统,用于机动目标跟踪,解决了现有技术中对机动目标的准确估计上,估计结果与实际情况之间仍存在较大误差的问题,其包括:基于T-S模糊语义模型估计模糊线性模型的状态预测值(S1);估计模糊线性模型的估计目标状态值计算每个模糊模型的预测观测值(S3);计算每个模糊模型的模型模糊隶属度(S4);计算目标的观测新息及航向角误差(S5);将观测新息及航向角误差融入T-S模糊模型后更新前件参数(S6);计算前件参数的前件参数模糊隶属度(S7);计算每个线性模型的模型权值(S8);计算目标的目标状态值,并计算目标的目标协方差(S9);估计机动目标的运动轨迹(S10);从而降低了估计结果与实际情况之间的误差。
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