兵工自动化
兵工自動化
병공자동화
ORDNANCE INDUSTRY AUTOMATION
2010年
8期
28-30
,共3页
目标位置%数据融合%BP神经网络%统计加权算法
目標位置%數據融閤%BP神經網絡%統計加權算法
목표위치%수거융합%BP신경망락%통계가권산법
针对传统的直接加权融合算法的缺点,对多平台多目标位置数据融合进行研究.通过设计基于BP神经网络的统计加权算法,建立数据融合模型.并以2个观测平台为例,进行1分钟之内的目标航迹数据的仿真实验.结果表明,该算法是有效、可行的,且精度更高,能有效对融合中心获得的关于目标位置航迹信息进行关联融合处理.
針對傳統的直接加權融閤算法的缺點,對多平檯多目標位置數據融閤進行研究.通過設計基于BP神經網絡的統計加權算法,建立數據融閤模型.併以2箇觀測平檯為例,進行1分鐘之內的目標航跡數據的倣真實驗.結果錶明,該算法是有效、可行的,且精度更高,能有效對融閤中心穫得的關于目標位置航跡信息進行關聯融閤處理.
침대전통적직접가권융합산법적결점,대다평태다목표위치수거융합진행연구.통과설계기우BP신경망락적통계가권산법,건립수거융합모형.병이2개관측평태위례,진행1분종지내적목표항적수거적방진실험.결과표명,해산법시유효、가행적,차정도경고,능유효대융합중심획득적관우목표위치항적신식진행관련융합처리.
