【摘 要】
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针对水中非合作运动磁性目标的跟踪及参数估计问题,提出了一种基于Hopfield神经网络和磁梯度张量定位结合粒子滤波的方法对磁性目标进行跟踪,利用Hopfield神经网络和磁梯度张
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51107145)
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针对水中非合作运动磁性目标的跟踪及参数估计问题,提出了一种基于Hopfield神经网络和磁梯度张量定位结合粒子滤波的方法对磁性目标进行跟踪,利用Hopfield神经网络和磁梯度张量定位为粒子滤波算法提供一部分更加优化的粒子,以增加粒子滤波算法中粒子的多样性,能够有效克服粒子退化现象,同时保证动态跟踪的速度和精度,并解决了远场磁定位中信噪比下降的问题.通过模拟仿真和磁性船模磁定位实验验证了算法的有效性,该算法可用于空中磁探潜和港口磁防御以及一般的UXO探测和定位问题,具有一定的军事和民用意义.
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