Design of Adaptive Fuzzy IMM Algorithm for Tracking the Maneuvering Target with Time-varying Measurement Noise

Hyun-Sik Kim; In-Ho Kim

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자료유형: 학술저널

저자정보: Hyun-Sik Kim (동명대학교) In-Ho Kim (동명대학교)

저널정보: 대한전기학회 International Journal of Control Automation and Systems International Journal of Control Automation and System Vol.5 No.3

발행연도: 2007.6

수록면: 307 - 316 (10page)

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In real system application, the interacting multiple model (IMM) based algorithm operates with the following problems: it requires less computing resources as well as a good performance with respect to the various target maneuvering, it requires a robust performance with respect to the time-varying measurement noise, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an adaptive fuzzy interacting multiple model (AFIMM) algorithm, which is based on the basis sub-models defined by considering the maneuvering property and the time-varying mode transition probabilities designed by using the mode probabilities as the inputs of the fuzzy decision maker whose widths are adjusted, is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, a radar target tracking is performed. Simulation results show that the proposed AFIMM algorithm solves all problems in the real system application of the IMM based algorithm.

#Adaptive fuzzy interacting multiple model algorithm #basis sub-models #maneuvering target tracking #time-varying mode transition probabilities

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, 1988. , The interacting multiple model algorithm for systems with a jump-linear smoothing application IEEE Trans. on Automatic Control ac-33 : 780 ~ 783

, 1989. , IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems aes-25 : 296 ~ 300

, 1970. , Estimating optimal tracking filter performance for manned manoeuvring targets IEEE Trans. on Aerospace and Electronic System aes-6 : 473 ~ 483

, 2003. , An intelligent tracking method for a maneuvering target 1 (1) : 93 ~ 100

, 1991. , State estimation for systems with sojourn-time-dependent Markov model switching IEEE Trans. on Automatic Control 36 : 238 ~ 243

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