基于神經網絡的多目標跟蹤數據融合研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、數據融合是對多源信息進行處理的一門綜合性學科.目標跟蹤是數據融合的一個重要方面.傳統的多目標跟蹤技術存在快速響應與提高精度之間的矛盾,尋求更好的解決方法一直是專家們不斷研究探討的.20世紀80年代以來,神經網絡技術的再次興起,為多目標跟蹤研究注入了新的活力.本文通過分析神經網絡的功能、特點,將其與目標跟蹤技術相結合,首先提出一種基于kohonen網絡的多目標跟蹤算法.此算法將位置測量信息作為網絡輸入信息,結合卡爾曼濾波等方法對目標實施跟

2、蹤.仿真表明,在一定條件下此算法跟蹤較準確,但由于網絡自身的局限性,對跟蹤的實時性有一定影響.針對這一問題,本文引入了模糊kohonen聚類(FKCN)算法,將其與kohonen算法進行對比分析,提出改進算法.仿真結果表明,基于FKCN的改進算法與基于kohonen網絡的跟蹤算法相比,大大加快了網絡的收斂速度,提高了跟蹤的實時性.本文還將FKCN算法與"先融合后濾波"的思想相結合,提出了一種多傳感器測量信息融合算法.仿真實驗證明了此跟蹤

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