【摘 要】
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本文基于神经网络,提出了多传感器线性和非线性融合估计方法。本文首先针对线性系统,利用局部线性估计和三种经典分布式融合估计作为样本训练集,提出了基于BP网络的按矩阵加权,按对角阵加权和按标量加权三种分布式融合算法,并给出了关于该融合框架隐含层节点数目选择的依据。其次,本文以局部线性估计值作为网络输入,集中式融合估计作为目标训练集,提出了一种基于递归网络Elman的线性系统分布式融合框架。该融合算法精
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本文基于神经网络，提出了多传感器线性和非线性融合估计方法。本文首先针对线性系统，利用局部线性估计和三种经典分布式融合估计作为样本训练集，提出了基于BP网络的按矩阵加权，按对角阵加权和按标量加权三种分布式融合算法，并给出了关于该融合框架隐含层节点数目选择的依据。其次，本文以局部线性估计值作为网络输入，集中式融合估计作为目标训练集，提出了一种基于递归网络Elman的线性系统分布式融合框架。该融合算法精度高于三种经典分布式融合算法，并给出了相应的理论依据，并在平面目标跟踪系统验证了所提出算法的有效性。
再次，针对非线性系统的复杂性及不确定性，再加上估计值间的协方差不易求得等难题，本文提出了一种基于BP网络按矩阵加权分布式融合CKF算法。该算法与经典矩阵融合CKF算法相比，无需每时刻计算协方差矩阵，并证明了机器学习方法的理论等效性。最后，本文以局部非线性估计值作为网络输入，集中式融合估计作为目标训练集，提出了一种基于BP网络的非线性系统分布式融合框架，并在平面目标跟踪系统验证了所提出算法的有效性。
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