【摘 要】
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提出一种基于多传感器神经网络融合的机动目标估计算法，利用BP神经网络的函数逼近能力，将BP神经网络与卡尔曼滤波器相结合构成一个估计器，该算法可以对来自经不同噪声污染的传感
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提出一种基于多传感器神经网络融合的机动目标估计算法，利用BP神经网络的函数逼近能力，将BP神经网络与卡尔曼滤波器相结合构成一个估计器，该算法可以对来自经不同噪声污染的传感器信息加以充分利用，在改善估计性能的同时又保持估计滤波的计算结构尽可能简单。仿真结果表明所提出的估计滤波算法在估计应用上优于一般的加权估计算法，提高了估计算法的精度。
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