基于深度前馈神经网络的多基地外辐射源雷达高精度目标跟踪(英文) |
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引用本文: | 徐宝兄,易建新,程丰,龚子平,万显荣.基于深度前馈神经网络的多基地外辐射源雷达高精度目标跟踪(英文)[J].信息与电子工程前沿(英文版),2023(8):1214-1231. |
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作者姓名: | 徐宝兄 易建新 程丰 龚子平 万显荣 |
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作者单位: | 武汉大学电子信息学院 |
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摘 要: | 在雷达系统中,目标跟踪误差主要来自运动模型和非线性量测。在评估跟踪算法时,其跟踪精度是主要衡量准则。为提高跟踪精度,本文将跟踪问题表述为从量测到目标状态的回归模型,提出一种基于改进深度前馈神经网络(MDFNN)的跟踪算法。所提MDFNN跟踪算法引入一种滤波层来描述输入量测序列的时序关系,并分析了最优量测序列长度。仿真和实测的外辐射源雷达数据测试表明,在所考虑的场景下,所提算法跟踪精度优于基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)、无迹卡尔曼滤波器(UKF)和递归神经网络(RNN)的跟踪方法。
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关 键 词: | 深度前馈神经网络 滤波层 外辐射源雷达 目标跟踪 跟踪精度 |
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