电子科技
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전자과기
IT AGE
2014年
11期
8-10,13
,共4页
跟踪算法%遗传算法%神经网络%卡尔曼滤波器%到达角度差
跟蹤算法%遺傳算法%神經網絡%卡爾曼濾波器%到達角度差
근종산법%유전산법%신경망락%잡이만려파기%도체각도차
提出了一种在非视距传播环境中基于遗传神经网络的到达角定位跟踪算法.首先使用遗传算法优化后向传播神经网络的初始权值,将优化后的GA-BP神经网络对AOA测量值进行修正,用最小二乘算法确定移动台的位置,再用卡尔曼滤波器配合相关检测距离门对移动台实施跟踪.仿真结果表明,该算法能有效地实现移动台的动态跟踪,且性能优于传统BP神经网络和LS算法.
提齣瞭一種在非視距傳播環境中基于遺傳神經網絡的到達角定位跟蹤算法.首先使用遺傳算法優化後嚮傳播神經網絡的初始權值,將優化後的GA-BP神經網絡對AOA測量值進行脩正,用最小二乘算法確定移動檯的位置,再用卡爾曼濾波器配閤相關檢測距離門對移動檯實施跟蹤.倣真結果錶明,該算法能有效地實現移動檯的動態跟蹤,且性能優于傳統BP神經網絡和LS算法.
제출료일충재비시거전파배경중기우유전신경망락적도체각정위근종산법.수선사용유전산법우화후향전파신경망락적초시권치,장우화후적GA-BP신경망락대AOA측량치진행수정,용최소이승산법학정이동태적위치,재용잡이만려파기배합상관검측거리문대이동태실시근종.방진결과표명,해산법능유효지실현이동태적동태근종,차성능우우전통BP신경망락화LS산법.
