关于雷达目标跟踪任务优先级设计

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（ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎＳｈａｎｘｉ７１００５１，Ｃｈｉｎａ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔｒａｃｋｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｒａｄａｒ，ａｉｍａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｏｆｔｒａｃｋｉｎｇｔａｓｋｐｉｏｒｉｒｔｙｄｅｓｉｇｎｉｎｇｃａｎｎｏｔｅｎｓｕｒｅｔｈａｔｒａｄａｒａｌｗａｙｓｔｒａｃｋｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｔａｒｇｅｔｓｕｎｄｅｒｍｕｌｔｉ —ｔｒｇａｅｔｔｒａｃｋｉｎｇ，ａｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｉｓｇｉｖｅｎｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｕｓｅｄｔｈｅｔａｒｇｅｔｐｒａａｍｅｔｅｒｓａｎｄｔｈｅ
中图分类号：ＴＮ９５８．９２文献标识码：Ｂ
ＯｎｔｈｅＤｅｓｉｇｎｏｆＲａｄａｒＴａｒｇｅｔ Leabharlann BaiduＴｒａｃｋｉｎｇＴａｓｋＰｒｉｏｒｉｔｙ
ＳＵＮＭｉｎｇ —ｃａｉ，ＺＨＡＮＧＱｉｎ，ＳＨＡＯＭｉｎ—ｍｉｎ
先级进行综合评判，并采用ＢＰ神经网络对参数和跟踪任务优先级之间进行函数关系逼近，实现对优先级的快速实时设计。
最后将该方法与基于模糊逻辑的跟踪任务优先级设计方法进行对比仿真，仿真结果证明了上述方法的有效性和优越性。
关键词：跟踪任务优先级；误差反向传播神经网络模型；目标参数；雷达性能参数
第３４卷第８期
文章编号：１００６— ９３４８（２０１７）０８—００２７— ０６
计
算
机
仿
真
２０１７年０８月
关于雷达目标跟踪任务优先级设计
孙铭才，张秦，邵明敏
（空军工程大学，陕西西安７１００５１）摘要：为了提升雷达的跟踪性能，针对雷达多目标跟踪时传统跟踪任务优先级设计方法无法保证对重要目标跟踪的问题，提出了一种基于ＢＰ神经网络的跟踪任务优先级设计方法。方法利用目标参数以及雷达性能参数直接对目标的跟踪任务优
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