模糊与卡尔曼滤波目标跟踪控制系统的比较 Comparison of Fuzzy and Kalman-Filter Target-Tracking control system Peter J.Pacini,Bart Kosko 导师：吴顺君 教授 学生： 胡亮兵
模糊与卡尔曼滤波目标跟踪控制系统的比较 Comparison of Fuzzy and Kalman-Filter Target-Tracking control system 导 师：吴顺君 教授 学 生：胡亮兵 Peter J.Pacini , Bart Kosko
内容简介 1、模糊控制器与卡尔曼滤彼器的比放 2、实时目标跟踪系统 3、模糊控制器的工作原程 4、卡尔曼滤被跟踪与模糊跟踪的伤真 5、省百适应FAM
1、模糊控制器与卡尔曼滤波器的比较 3、模糊控制器的工作原理 2、实时目标跟踪系统 内容简介 5、自适应FAM 4、卡尔曼滤波跟踪与模糊跟踪的仿真
1、模糊控制器与卡尔曼滤波器的比较 卡尔曼滤波器需要 模糊控制器是 明确的数学模型来定义 一个模糊系统， 输出与输入之间的关系 其输出与输入之 X6=ΦA-XA+「kUA1+W 间没有经典的数 学模型 。 ZR=HkXk+VR 通过测量估计真实代价（最小 均方误差)》 递推
１、模糊控制器与卡尔曼滤波器的比较 卡尔曼滤波器需要 明确的数学模型来定义 输出与输入之间的关系 模糊控制器是 一个模糊系统， 其输出与输入之 间没有经典的数 , −1 −1 , −1 −1 −1 学模型。 Xk = k k Xk + k k Uk +Wk Zk = Hk Xk +Vk 通过测量估计真实 代价（最小 均方误差） 递推
(1)模糊控制器 模糊控制器不同于传统的基于数学模型的控制器，模糊系 统不需精确的数学模型：不需要根据输入来函数式地描述输出； 同时模糊系统对于所描述状态和怎样描述状态并不是不确定的。 模糊控制器是一个模糊系统，是单位立方体之间的映射： 包含了空间所有的模糊子集 包含了空 间的所有模糊集。模糊系统 将模糊子集 映射成模糊 子集”。通常 和 是连续的集，，xn} Y F X X Y 输入 模糊集 X 输出模糊集 X∈I” Y∈IP
n I （1）模糊控制器 X 模糊控制器不同于传统的基于数学模型的控制器，模糊系 统不需精确的数学模型：不需要根据输入来函数式地描述输出； 同时模糊系统对于所描述状态和怎样描述状态并不是不确定的。 模糊控制器是一个模糊系统，是单位立方体之间的映射： 包含了空间所有的模糊子集 ； 包含了空 间的所有模糊子集 。模糊系统 将模糊子集 映射成模糊 子集 。通常 和 是连续的集合。 n p F : I → I { ,..., } 1 n X = x x p I F X Y Y Y n I X Y n X I p Y I 输 入 模 糊 集 输 出 模 糊 集
模糊控制器有一系列的FAM(模糊自联想记忆) “规则”，它描述模糊的专家知识或学习训练好的输 入到输出的转换。一个FAM可以总结概括一个特定的 数学模型的动作。模糊系统可以非线性地将一个确定 的或模糊化的输入转变成一个模糊集输出。这个输出 模糊集通过质心化(“去模糊”)可得到一个具体的 数值。模糊控制器需要我们说明或估计出FAM规则。 虽然模糊控制器是一个数字化的系统，但专家可以将 他的知识用自然语言总结，这一点对于复杂问题具有 重要的意义
模糊控制器有一系列的FAM（模糊自联想记忆） “规则”，它描述模糊的专家知识或学习训练好的输 入到输出的转换。一个FAM可以总结概括一个特定的 数学模型的动作。模糊系统可以非线性地将一个确定 的或模糊化的输入转变成一个模糊集输出。这个输出 模糊集通过质心化（“去模糊”）可得到一个具体的 数值。模糊控制器需要我们说明或估计出FAM规则。 虽然模糊控制器是一个数字化的系统，但专家可以将 他的知识用自然语言总结，这一点对于复杂问题具有 重要的意义
(2)数学模型控制器 数学模型控制器在输出和输入的函数关系确定的情况下的 工作性能会很好。对于不确定的环境，数学模型控制器一般 采用概率分布来描述。存在以下问题： (1)不确定性一般很难用经典数据模型加以准确描述。 (2)很难将专家的知识加到系统中去，在这种系统中， 专家的知识一般只能用来估计初始状态和协方差条件
（２）数学模型控制器 数学模型控制器在输出和输入的函数关系确定的情况下的 工作性能会很好。对于不确定的环境，数学模型控制器一般 采用概率分布来描述。存在以下问题： （1）不确定性一般很难用经典数据模型加以准确描述。 （2）很难将专家的知识加到系统中去，在这种系统中， 专家的知识一般只能用来估计初始状态和协方差条件
2、目标实时跟踪系统 目标实时跟踪系统一般采用雷达或其它设备去探测目标与设备所 在平面的的高度和方位角。由两个马达控制设备的探测方向，通过连 续地调整两个马达的转速，保持对目标的连续跟踪。 对高度和方位角的控制可以采用相同的算法进行
２、目标实时跟踪系统 目标实时跟踪系统一般采用雷达或其它设备去探测目标与设备所 在平面的的高度和方位角。由两个马达控制设备的探测方向，通过连 续地调整两个马达的转速，保持对目标的连续跟踪。 对高度和方位角的控制可以采用相同的算法进行
Clock Latch Delay Target Position Controller Transducer Motor ek Delay V 目标跟踪系统输入量 目标跟踪系统输出量 位置误差：ek 马达转速：V 位置误差变化量：ek 上次输出速度：Vk-1
目标跟踪系统输入量 位置误差： 位置误差变化量： 上次输出速度： 目标跟踪系统输出量 e k 马达转速： e k • Vk − 1 Vk Latch Delay Controller Delay + + Transducer Motor Clock Target Position + - k e ek • Vk−1 Vk k−1 e + -
FAM规则1 ek dek 模糊化 FAM规则2 vkl FAM规则n
模糊化 FAM规则1 FAM规则2 FAM规则n ... O1 O2 On ek O dek vk1
我们限制模糊控制器的输出角速度y到区间[-6,6]，同 样ekek、yk-也划分为7个等级： LN:大负 -6 MN: 中负 -4 SN: 负 -2 ZE: 零 0 SP:小正 2 MP: 中正 4 LP:大正 6 模糊论域采用梯形，重叠25%
我们限制模糊控制器的输出角速度 到区间[-6，6]，同 样 、 、 也划分为7个等级： LN：大负 -6 MN：中负 -4 SN：小负 -2 ZE：零 0 SP：小正 2 MP：中正 4 LP：大正 6 模糊论域采用梯形，重叠25% k v k e k e • k 1 v −
