| 密集回波环境下的一种交互式多模型算法 |
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| 引用本文： | 陈利斌,佟明安. 密集回波环境下的一种交互式多模型算法[J]. 火力与指挥控制, 2001, 26(2): 30-33 |
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| 作者姓名： | 陈利斌 佟明安 |
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| 作者单位： | 1. 中国船舶工业总公司船舶系统工程部,
2. 西北工业大学, |
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| 摘 要： | 利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改 ,提高该算法的性能 ;然后与匀速模型交互作用 ,利用概率数据关联处理密集回波环境下机动目标的跟踪问题 ,这样既保持了对强机动目标的跟踪性能 ,同时又提高了对弱机动目标的跟踪精度。仿真结果证明该算法确为一种非常有效的方法
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| 关 键 词： | 交互式多模型 神经网络 密集回波 概率数据关联 |
| 文章编号： | 1002-0640(2001)02-0030-04 |
| 修稿时间： | 2000-02-03 |
An Interacting Multi-model Algorithm for Tracking Maneuvering Target in Cluttered Environment |
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| CHEN Li bin ,TONG Ming an. An Interacting Multi-model Algorithm for Tracking Maneuvering Target in Cluttered Environment[J]. Fire Control & Command Control, 2001, 26(2): 30-33 |
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| Authors: | CHEN Li bin TONG Ming an |
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| Affiliation: | CHEN Li bin 1,TONG Ming an 2 |
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| Abstract: | The Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association(IMMPDA) algorthm has been proven to be one of the most effective estimation algorthm in the field of tracking maneuvering target in cluttered environmetn."Current" statistical model filtering algorithm is modified by Neural Networks and then adopted in IMM algorithm.The tracking performance for manevering target can be improved.The results of the modified IMM algorthm are evaluated through Monte Carlo simulation. |
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| Keywords: | IMMPDA,Neural Networks," Current" statistical model, |
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