發(fā)布時(shí)間：2018-03-30 08:24

  本文選題：低可觀測(cè)目標(biāo)　切入點(diǎn)：檢測(cè)前跟蹤　出處：《現(xiàn)代雷達(dá)》2017年11期

【摘要】：針對(duì)低信噪比條件下的目標(biāo)探測(cè)問(wèn)題,提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃?rùn)z測(cè)前跟蹤算法。首先,從原始觀測(cè)數(shù)據(jù)中選擇訓(xùn)練樣本,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行權(quán)值訓(xùn)練;然后,全部原始觀測(cè)數(shù)據(jù)歸為兩類(lèi),將歸入雜波集合的數(shù)據(jù)幅值置零,將歸入目標(biāo)集合的數(shù)據(jù)進(jìn)行幅值縮放,改善后續(xù)值函數(shù)積累效果;最后,提出一種多目標(biāo)決策航跡回溯算法,對(duì)初步回溯的航跡集合進(jìn)行二次提取,有效降低了航跡回溯過(guò)程中的虛假航跡率。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of target detection under low signal-to-noise ratio (SNR), a neural network-based dynamic programming pre-detection tracking algorithm is proposed. Firstly, the training samples are selected from the original observation data, and the weights of the neural network are trained. All the original observation data are classified into two categories. The amplitude of the data classified as clutter set is zeroed, and the data classified as target set is scaled to improve the accumulation effect of subsequent value function. Finally, a multi-objective decision making track tracing algorithm is proposed. The secondary extraction of the initial traceback track sets can effectively reduce the false track rate in the traceback process, and the simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所;浙江理工大學(xué)機(jī)械與自動(dòng)控制學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61573123)
【分類(lèi)號(hào)】：TN953

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