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基于数据融合的多目标无源跟踪的弹性网络方法
1
作者
张尤赛
刘维亭
《数据采集与处理》
CSCD
2000年第3期267-271,共5页
弹性网络被应用于多目标 /多传感器无源识别和跟踪问题。在传感器仅能获得目标方位角的条件下 ,首先基于多传感器数据融合技术 ,分析了目标的聚类特征 ;然后借助期望模板提出了一种非全连接环形结构的弹性网络模型 ,分析了该模型识别和...
弹性网络被应用于多目标 /多传感器无源识别和跟踪问题。在传感器仅能获得目标方位角的条件下 ,首先基于多传感器数据融合技术 ,分析了目标的聚类特征 ;然后借助期望模板提出了一种非全连接环形结构的弹性网络模型 ,分析了该模型识别和跟踪目标的动力学机制 ,讨论了网络学习的弹性特征和神经元期望值及噪声系数对降低噪声灵敏度的作用。仿真结果表明 ,神经元感应场内的 WTA竞争学习机制降低了网络的计算量 ,感应场的自适应性可以使神经元跳出局部极小点 ,提高目标识别率。
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关键词
数据融合
弹性网络
电子侦察
多目标无源跟踪
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职称材料
题名
基于数据融合的多目标无源跟踪的弹性网络方法
1
作者
张尤赛
刘维亭
机构
华东船舶工业学院电子与信息系
出处
《数据采集与处理》
CSCD
2000年第3期267-271,共5页
基金
中国船舶工业科学基金资助项目
文摘
弹性网络被应用于多目标 /多传感器无源识别和跟踪问题。在传感器仅能获得目标方位角的条件下 ,首先基于多传感器数据融合技术 ,分析了目标的聚类特征 ;然后借助期望模板提出了一种非全连接环形结构的弹性网络模型 ,分析了该模型识别和跟踪目标的动力学机制 ,讨论了网络学习的弹性特征和神经元期望值及噪声系数对降低噪声灵敏度的作用。仿真结果表明 ,神经元感应场内的 WTA竞争学习机制降低了网络的计算量 ,感应场的自适应性可以使神经元跳出局部极小点 ,提高目标识别率。
关键词
数据融合
弹性网络
电子侦察
多目标无源跟踪
Keywords
data fusion
elastic net
passive tracking
expe ctation template
分类号
TN971.3 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据融合的多目标无源跟踪的弹性网络方法
张尤赛
刘维亭
《数据采集与处理》
CSCD
2000
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