【摘 要】
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本文采用红外/雷达双模复合制导技术,对制导系统的数据进行融合和对目标进行识别和跟踪。首先,对于这两种传感器的测量周期不同,测量数据不同步的问题,采用最小二乘法实现时间
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本文采用红外/雷达双模复合制导技术,对制导系统的数据进行融合和对目标进行识别和跟踪。首先,对于这两种传感器的测量周期不同,测量数据不同步的问题,采用最小二乘法实现时间校准,并利用神经网络实现最优融合估计;其次,引入了D-S证据推理对两种传感器的目标识别率进行融合,经验证融合后的识别率高于任一单传感器的识别率;最后,对于卡尔曼滤波机动目标跟踪算法中出现的测量方程的非线性问题,引入了人工神经网络,提出一种卡尔曼滤波器与神经网络相结合的机动目标跟踪算法,利用神经网络的拟合非线性的能力和并行数据处理能力在保持目标跟踪滤波模型简单化的同时,有效地完成了对机动目标的跟踪检测和方位估计。
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