【摘 要】
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为了准确、迅速预测空中目标意图,本文研究了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的空中目标意图预测方法。利用已知的目标方位角、水平速度、航向角、距离和高度特征数据,获
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金(20133218110013);南京航空航天大学基本科研业务费资助,No.NS2013028
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为了准确、迅速预测空中目标意图,本文研究了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的空中目标意图预测方法。利用已知的目标方位角、水平速度、航向角、距离和高度特征数据,获得影响目标意图因素的采样训练数据,通过神经网络的误差反向传播算法对自适应模糊推理过程参数和结论参数进行优化和预测,从而得到目标意图预测结果。最后通过仿真结果验证,并与感知神经网络(PNN)分类器预测结果作比较,表明该方法能有效预测各类空中目标作战意图。
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