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基于神经网络的机动目标信息融合与并行自适应跟踪 被引量:18

NEURAL NETWORK-BASED INFORMATION FUSION AND PARALLEL ADAPTIVE TRACKING OF MANEUVERING TARGETS
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摘要 基于“当前”统计模型和 BP神经网络 ,提出一种新的机动目标神经网络信息融合与并行自适应跟踪算法 ( NIFPAT)。该算法采用双滤波器并行结构 ,利用全状态反馈 ,通过 BP网络调整系统方差以适应目标的运动变化 。 A novel algorithm of neural network based information fusion and parallel adaptive tracking of maneuvering targets (NIFPAT) is proposed. The back propagation neural network applied to the information fusion is trained off line based on the feedback information of all state,and the output of the network is adjusted on line automatically based on the feature vector to fit the different movements of targets. The results of simulation show that the NIFPAT algorithm proposed has an excellent capacity for adaptively tracking maneuvering targets.
出处 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第6期715-719,共5页 Acta Aeronautica et Astronautica Sinica
基金 国防科技跨行业预研基金 航空科学基金资助课题
关键词 信息融合 神经网络 目标跟踪 自适应跟踪 information fusion, neural net, target tracking
  • 引文网络
  • 相关文献

参考文献2

  • 1周宏仁,机动目标跟踪,1991年
  • 2周宏仁,航空学报,1983年,4卷,1期,73页

同被引文献110

引证文献18

二级引证文献146

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