摘要
提出了将数据融合技术应用到计算机生成兵力 (CGF)建模中的思路和方法。在分析数据融合技术的基础上 ,深入讨论了卡尔曼滤波和最小二乘相结合的滤波方法以及一种改进的离散Hopfield神经网络 ,并结合一实际系统 ,建立了模型 ,给出了仿真结果。结果表明 ,数据融合技术和CGF建模相结合具有一定的应用前景和研究价值。
A method of applying data fusion technology to computer generated forces modeling is presented. It first analyzes data fusion technology, then discusses in detail the filtering method of combining Kalman filtering and least square, and an improved Hopfield neural network as well. With applying these models to a practical system, the simulation result is given. It holds a great promise of combining data fusion technology with CGF modeling.
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期103-106,共4页
Journal of National University of Defense Technology
基金
国家部委基金项目 (99J16 .5 .1.KG0 139)
