【摘 要】
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机动目标跟踪,是一个在军事和民用领域都有着广泛应用的不确定性问题.近二十年来,该问题引起了人们的普遍关注和极大兴趣.该文对此问题进行了深入、系统的研究,采用了一些新
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机动目标跟踪,是一个在军事和民用领域都有着广泛应用的不确定性问题.近二十年来,该问题引起了人们的普遍关注和极大兴趣.该文对此问题进行了深入、系统的研究,采用了一些新的理论和方法应用于机动目标跟踪领域,给出了相应的算法,并通过大量的仿真计算对其性能进行了验证.引入神经网络的交互式多模型算法,以机动目标"当前"统计模型为基础,采用前馈神经网络对其进行了改进.交互式多模型概率数据关联算法由于综合了交互式多模型算法和概率数据关联算法的各自特点,因而成为机动目标跟踪问题的研究中心.采用雷达和红外这两种传感器处理机动目标的跟踪问题,利用序列估计法进行处理,充分利用这两种传感器的各自特点.同时将综合交互式多模型概率数据关联算法引入其中,显著改善了机动目标的跟踪性能.联合概率数据关联算法在密集杂波环境下跟踪机动多目标是 越,但计算量限制了实际.为此该文利用神经网络理论对其进行了改进,显著减少了计算负担,增强了实时性;文中同时采用了多传感器交互式多模型算法与其结合,进一步提高了机动目标的跟踪精度.
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