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摘要:
在分布式数据融合的框架下,研究了基于BP神经网络的ESM/Radar航迹关联问题.针对单个融合周期中因传感器采样率差异较大而导致的训练后网络泛化能力较差的问题,对航迹曲线进行拟合后重采样,增加训练样本数据量.利用欧氏距离,对关联概率进行二次估计.将神经网络得到的关联概率与二次估计关联概率进行加权求和,确定最终的关联概率.仿真结果表明,改进后的算法能够对航迹的关联问题作出准确的判决.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的ESM/Radar航迹关联
来源期刊 现代雷达 学科 工学
关键词 分布式数据融合 BP神经网络 ESM 航迹关联
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目 信号/数据处理
研究方向 页码范围 65-69
页数 5页 分类号 TN958
字数 4292字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-7859.2009.04.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周焰 空军雷达学院预警监视情报系 36 626 12.0 24.0
传播情况
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2009(0)
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研究主题发展历程
节点文献
分布式数据融合
BP神经网络
ESM
航迹关联
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代雷达
月刊
1004-7859
32-1353/TN
大16开
南京3918信箱110分箱
28-288
1979
chi
出版文献量(篇)
5197
总下载数(次)
19
总被引数(次)
32760
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导