基于神经网络的动态规划检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下的目标探测问题,提出基于神经网络的动态规划检测前跟踪算法。首先,从原始观测数据中选择训练样本,对神经网络进行权值训练;然后,全部原始观测数据归为两类,将归入杂波集合的数据幅值置零,将归入目标集合的数据进行幅值缩放,改善后续值函数积累效果;最后,提出一种多目标决策航迹回溯算法,对初步回溯的航迹集合进行二次提取,有效降低了航迹回溯过程中的虚假航迹率。仿真结果验证了所提算法的有效性。