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神经网络在目标跟踪数据融合中的应用
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摘要
卡尔曼滤波是大多数多目标跟踪算法的基本组成部分,其余组成部分通常包含若干形式的数据互联方法。这里打算把神经网络加到正规的卡尔曼滤波器中,使此神经网络提供滤波所需要的自适应能力。这样,卡尔曼滤波器的估计误差将会减小,从而改进了多目标跟踪的解。仿真结果表明此方法是有效的。
作者
L.陈
苗艳
出处
《指挥控制与仿真》
1994年第6期39-45,共7页
Command Control & Simulation
关键词
神经网络
卡尔曼滤波器
目标跟踪算法
多目标跟踪
数据互联
隐蔽层
反向传播
联合概率
目标航迹
跟踪数据
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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