用于目标机动检测的神经网络

用于跟踪机动和非机动目标的算法有很多1]—4]。对机动目标和非机动目标可以使用不同的算法。检测目标机动的能力能为给定的态势提供良好的算法。通常采用一些特定的技术实现机动检测。神经网络为实现目标机动检测提供了一种新工具。已经为这种应用开发测试了两个不同的网络。一个网络使用方位数据,另一个网络使用滤波器残差。方位数据先被仿真,然后被滤波,以便为这两种网络提供所需要的输入。使用反向传播算法训练每个网络,该算法是一种被资料证明的普通梯度下降训练算法5]。已经研究了很多不同的多层感知结构。这里介绍的两种结构能在训练和测试时提供最好的性能。对这两个网络进行了相互比较,并且与一个特定的门限算法进行了比较,给出了相对性能数据。这项研究结果表明,利用神经网络实现目标机动检测是可能的。