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题名基于GRU网络的多模型椭圆机动群目标跟踪方法
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作者
陈烨
梁苑
陈黎
李银伢
戚国庆
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机构
南京工程学院人工智能研究院
北京电子工程总体研究所
南京理工大学自动化学院
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出处
《兵器装备工程学报》
北大核心
2025年第6期253-259,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(62171223)。
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文摘
针对机动群目标跟踪问题,提出一种基于GRU网络的多模型椭圆机动群目标跟踪方法。基于时间序列量测数据,提取群目标运动线速度、线加速度、角速度、角加速度特征参数,输入所提GRU网络,实现群目标运动子模型概率的精确估计。基于此,根据随机矩阵群目标跟踪理论,提出一种基于贝叶斯状态估计架构的多模型椭圆机动群目标跟踪方法。仿真实验结果分析表明:所提方法可实现对机动椭圆群目标的精确稳健跟踪,相较于传统交互式多模型群目标跟踪方法,子模型概率估计精度提高35%,位置跟踪精度提高36.84%,速度跟踪精度提高58.09%。
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关键词
GRU深度神经网络
椭圆群目标跟踪
多模型跟踪
机动目标跟踪
模型概率估计
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Keywords
GRU deep neural network
elliptical group target tracking
multi-model tracking
maneuvering target tracking
model probability estimation
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分类号
TJ02
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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