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| 基于MC-CNN网络的磁性舰船目标运动参数估计 | |
| 引用本文： | 马剑飞,颜冰,林春生,陈浩.基于MC-CNN网络的磁性舰船目标运动参数估计[J].国防科技大学学报,2020,42(4). |
| 作者姓名： | 马剑飞 颜冰 林春生 陈浩 |
| 作者单位： | 海军工程大学兵器工程院,海军工程大学兵器工程院,海军工程大学兵器工程院,海军工程大学兵器工程院 |
| 基金项目： | 抗冲击抗掩埋水雷引信技术研究(编号：41419010208) |
| 摘 要： | 传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息，为克服这一缺陷，建立了磁性运动目标三分量投影模型，并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步，设计了多通道卷积神经网络（MC-CNN）对目标的正横距离和运动速度进行了估计，并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响，结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式，而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确，此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。 |
| 关 键 词： | 军用目标 舰船磁场 投影模型 多通道卷积神经网络 参数估计 |
| 收稿时间： | 2019/1/3 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/6/20 0:00:00 |
Motion parameter estimation of magnetic ship target based on MC-CNN network |
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| Abstract: | |
| Keywords: | military target ship magnetic field projection model MC-CNN parameter estimation |
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