基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)動多目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭中敵機(jī)突防能力的提高和機(jī)群密度的增加，單目標(biāo)跟蹤己經(jīng)不能滿足現(xiàn)代戰(zhàn)爭的需要，多目標(biāo)跟蹤的概念應(yīng)運(yùn)而生。多目標(biāo)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(biāo)的運(yùn)動軌跡，并分析運(yùn)動軌跡的準(zhǔn)確性和可靠性。本文通過分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能和特點(diǎn)，將其與目標(biāo)跟蹤技術(shù)相結(jié)合，首先針對常用BP算法的不足，研究了基于改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)的機(jī)動目標(biāo)自適應(yīng)濾波算法。 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法是公認(rèn)的多目標(biāo)跟蹤中有效的數(shù)據(jù)

2、關(guān)聯(lián)算法，但它的計算量過大，實(shí)時性不好。鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用前景。本文將多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)表達(dá)為一類約束組合優(yōu)化問題，進(jìn)而應(yīng)用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解，通過計算機(jī)仿真，可以看出基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法計算量減少。但是由于Hopfield網(wǎng)絡(luò)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(diǎn)，但是求出的不是問題的