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基于神经网络的多平台多目标位置数据融合
被引量：
2
1
作者
盖世昌
许腾
侯博
《兵工自动化》
2010年第8期28-30,共3页
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BP神经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...
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BP神经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理。
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关键词
目标位置
数据融合
BP神经网络
统计加权算法
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职称材料
题名
基于神经网络的多平台多目标位置数据融合
被引量：
2
1
作者
盖世昌
许腾
侯博
机构
海军指挥学院研究生
海军指挥学院合同战术教研室
出处
《兵工自动化》
2010年第8期28-30,共3页
文摘
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BP神经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理。
关键词
目标位置
数据融合
BP神经网络
统计加权算法
Keywords
target location
data fusion
BP neural network
statistical weighting algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的多平台多目标位置数据融合
盖世昌
许腾
侯博
《兵工自动化》
2010
2
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