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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭中敵機突防能力的提高和機群密度的增加,單目標跟蹤己經不能滿足現(xiàn)代戰(zhàn)爭的需要,多目標跟蹤的概念應運而生。多目標跟蹤系統(tǒng)的原理是將傳感器接收到的多量測值按照它們的來源分類,給出各被跟蹤目標的運動軌跡,并分析運動軌跡的準確性和可靠性。本文通過分析神經網(wǎng)絡的功能和特點,將其與目標跟蹤技術相結合,首先針對常用BP算法的不足,研究了基于改進的BP網(wǎng)絡的機動目標自適應濾波算法。 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法是公認的多目標跟蹤中有效的數(shù)據(jù)
2、關聯(lián)算法,但它的計算量過大,實時性不好。鑒于神經網(wǎng)絡的優(yōu)良性能,特別是其并行處理能力,使得它在組合優(yōu)化問題上顯示出令人鼓舞的應用前景。本文將多目標數(shù)據(jù)關聯(lián)表達為一類約束組合優(yōu)化問題,進而應用Hopfield神經網(wǎng)絡求解,通過計算機仿真,可以看出基于Hopfield神經網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)關聯(lián)算法計算量減少。但是由于Hopfield網(wǎng)絡是一個梯度速降系統(tǒng),它只有局部搜索能力,因而用它來求優(yōu)化問題時,盡管能保證收斂到穩(wěn)定的平衡點,但是求出的不是問題的
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