基于神经网络的多平台多目标位置数据融合

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摘要 :针 对传 统 的直接 加 权 融合 算 法的缺 点 ,对 多 平 台多 目标位 置数 据 融合 进 行研 究 。通 过设 计 基 于 B 神 经 P 网络 的统 计加 权 算法 ,建 立数 据 融合 模型 。 并 以 2个 观 测平 台 为例 ,进 行 1 分钟 之 内的 目标航 迹数 据 的仿 真 实验 结 果表 明 ,该 算 法是 有效 、可行 的,且 精度 更 高, 能有 效对 融 合 中心获 得 的 关于 目标 位 置航 迹信 息进行 关联 融合 处
ຫໍສະໝຸດ Baidu
0 引 言
多 源 信 息 感 知 系 统 接 收 众 多 局 部 融 合 平 台 送 来 的关 于 目标 航 迹 序 列信 息 ,这 些 信 息并 不 是 原 始 的
信 息 ,而 是 各 局 部 融 合 平 台 经 过 信 息 融 合 处 理 后 得

在 Y轴 上 的测 量 精 度 是
。 目标 位 置数 据 融
合 的公式为: 1 瓯 +
到 的包 含 有 目标 位 置数 据 序 列 等 目标 属 性 信 息 。作 战 指 挥 决 策 支 持 系统 的 融合 中 心 对 数 据 的处 理 主 要
itgain su y o l- l fr mut ojcielct n d t. ho g ein o h tt t a weg t g ag r h ne rt td fmut pa om l・be t o ai aa T ru h d s fte s i i l ihi lo i m o i t i v o g asc n t
兵 工 自动 化
・2 ・ 8
2 0O 01 。 8
Or n n e I du t y Aut m a i d a c n sr o ton
2 () 9 8
基 于神 经 网络 的多 平 台多 目标位 置 数据 融 合
盖 世 昌 ,许 腾 0 侯 博 ,
( .海 军指 挥 学院 研究 生 1队,江 苏 南京 2 0 1 ;2 1 1 0 6 .海军 指挥 学 院 合 同战术 教研 室 , 江苏 南京 2 0 1 ) 10 6
Ga h c a g 。 e g . u BO i i h n Xu T n Ho S
(. . r a eo o trd ae Na a Co 1 No 2B i d f s au t, v l mma dAcd my Nain 1 0 6 C ia g P g n a e , nig2 0 1 , hn ; i 2 Sa o o o ie — r at s Na a Co . tf Ro m f mbn dA ms ci , v l mma dAcd my Najn 10 6 C ia C T c n a e , nig2 0 1 , hn )
b s d o e r l e wo k t e d t u i n mo e l b s a ls e W ih t e e mp e ft b e v t n p a f r , h a e n BP n u a t r , h a af so d lwi e e t b ih d. t h xa l so n l wo o s r a i l to ms t e o t r e a k d t i l to u i g 1 mi u ewil e f lo d Th e u t h w h t h l o ih i fe tv , e sb e a d a g tt c a as mu a i n d r n n t l b o l we . e r s lss o t a e a g r t m s e f c i e f a i l , n r t o i h ra c r c , O r l t g e f c i e y t e f s o f n o m a i n o t i e r m e f s o e t ro h e tn to a k f g e c u a y C Ie a i fe tv l h u i n o f r to b a n d f o t u i n c n e n t e d si a i n t c h n i h r a s cain d t . s o i to a a Ke wo d : a g tl c to d t u i n BP n u a e wo k s a itc lwe g tn l o i m y r s t r e o a i n; a af so ; e r l t r ; t t i a i h i g a g rt n s h
理 。
关键 词 : 目标 位 置;数 据 融合 ;BP神 经 网络 ; 统计 加权 算 法
中 图分类 号 :T 13T 24 P 8 ; P 7 文献标 识 码 :B
M u t P a f r M u t— i ci eLo a i n DaaFu i n Ba e n Ne r l t r li l to m l Ob e tv c to t so s d o u a wo k — i Ne
Absr c :Ai n t t e d s d a t g s o h r d t n l d r c i h e u i n a g rt m,t e t e i a re u h ta t mi g a h ia v n a e f t e ta ii a ie t we g t d f s o l o ih o h h s s c r i s o tt e
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