神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

• 作者: 周延延 李小兵 王柯 高育鹏
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络校正 卡尔曼滤波 高超声速目标 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 制导工程与技术
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3328字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2014.06.007

摘要

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点，综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等，提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题，通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明：该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小兵	空军工程大学防空反导学院	57	177	8.0	10.0
2	周延延	空军工程大学防空反导学院	15	84	5.0	8.0
3	王柯	空军工程大学防空反导学院	6	8	2.0	2.0
4	高育鹏	空军工程大学防空反导学院	10	61	4.0	7.0