【摘 要】
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基于“当前”统计模型和 BP神经网络 ,提出一种新的机动目标神经网络信息融合与并行自适应跟踪算法 ( NIFPAT)。该算法采用双滤波器并行结构 ,利用全状态反馈 ,通过 BP网络调
【机 构】
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基于“当前”统计模型和 BP神经网络 ,提出一种新的机动目标神经网络信息融合与并行自适应跟踪算法 ( NIFPAT)。该算法采用双滤波器并行结构 ,利用全状态反馈 ,通过 BP网络调整系统方差以适应目标的运动变化 ,具有对目标各种运动状态的良好自适应跟踪能力
Based on the “current” statistical model and BP neural network, a new maneuvering target neural network information fusion and parallel adaptive tracking algorithm (NIFPAT) is proposed. The algorithm uses double filter parallel structure, using the full state feedback, adjusting the system variance by BP network to adapt to the change of the target’s motion, and has good adaptive tracking ability to the target’s various motion states
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