《神经网络数据融合机动目标跟踪算法》PDF+DOC

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2. 《雷达-红外双模制导的神经网络数据融合算法》PDF+DOC 在雷达 红外双模制导体制下 ，对雷达和红外数据进行融合时存在雷达和红外数据不同步的问题 ，对红外数据先进行异步融合处理使其与雷达数据保持同步 ，然后提出了利用神经网络作为同步融合中心的方法 .雷达和红外数据共同作为神经网络的输入 ，输出为目标的最优融合估计 .这种方法可以在融合中心不知道协方差信息的......
3. 《数据融合在雷达/红外复合制导中的应用研究》PDF+DOC 文中解决了数据融合在雷达/红外复合制导中的应用的几项关键问题。利用模糊集合来描述检测率和虚警率，提出了一种多传感器目标检测的模糊信息融合算法。利用神经网络研究了双模制导体制下目标跟踪数据融合问题，并也给出了一种具体的算法。...
4. 《基于雷达/红外神经网络融合目标跟踪算法》PDF+DOC 提出一种基于雷达/红外传感器神经网络融合的机动目标跟踪算法，利用神经网络的非线性逼近能力，将神经网络与卡尔曼滤波器相结合构成一个非线性估计器，该算法可以对来自红外成像传感器的补充信息加以充分利用，进行机动检测，把计算负荷转移到神经网络，在改善跟踪性能的同时又保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单。仿真结果......
5. 《基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法》PDF+DOC 分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪的算法 ，指出了传统的融合算法计算量大 ，神经网络目标向量不易选取等缺点。提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法 ，对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行比较 ，并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单 ，数据处理量小 ，速度快 ，误差小 ，......
6. 《基于红外/毫米波双模融合的目标识别方法》PDF+DOC 在数据融合的基础上，以红外／毫米波双模传感器的智能融合结构为模型，将模糊神经网络与D-S证据理论相结合，提出了一种新的目标识别方法。该算法根据红外／毫米波传感器的性能及工作范围，构造模糊变量作为神经网络的输入，根据神经网络的不同输出判别目标的真伪，并利用D-S证据理论进行目标身份识别。仿真结果证明了......
7. 《基于随机加权估计的多维位置数据最优融合算法》PDF+DOC 文中将随机加权估计计算方法应用于多传感器信息融合，提出了一种基于随机加权估计的多维位置数据最优融合方法。首先，用随机加权估计对每个传感器测得的位置参数进行估计。然后，用最优信息融合算法把这些估计进行融合。得到多传感器系统多维位置参数的最优估计。研究结果表明：基于随机加权估计的多传感器信息融合方法优于......
8. 《基于最优融合估计的雷达组网数据处理》PDF+DOC 多传感器数据融合是雷达组网不可或缺的关键技术之一，从雷达组网的工程实现角度首先讨论了单传感器对目标点迹的鲁棒估计方法，并在此基础上讨论了多传感器数据融合的时空校准问题，推导了最优融合估计的计算方法。...
9. 《基于STF滤波的神经网络算法》PDF+DOC 为了解决“基于卡尔曼滤波的神经网络算法”由于目标模型不确定性而出现的预测信息不准确，甚至发散的问题以及由于传感器误差而造成的估计误差偏大导致跟踪失效的问题，提出将强跟踪滤波(STF)应用于人工神经网络算法中，以神经网络中各层连接权值构成STF滤波的状态向量，引入时变渐消因子，强迫残差具有正交性或近似......
10. 《基于被动雷达和红外传感器的数据融合》PDF+DOC 提出基于被动雷达和红外传感器组成的复合探测系统，利用D-S证据理论提高目标识别率，借助神经网络改善目标跟踪算法的性能，同时保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单，尤其是减少了数字计算上的复杂性。仿真结果表明了应用新算法的复合探测系统的有效性。...