基于神经网络的目标分群及目标运动状态预测

• 作者: 刘楠楠 张永利 王兆伟
• 来源期刊: 舰船电子对抗
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织竞争神经网络 目标分群 Elman神经网络 目标运动状态预测 态势估计
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 系统技术
• 页码范围: 7-12
• 页数: 6页
• 分类号: TN971.1
• 字数: 4285字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16426/j.cnki.jcdzdk.2020.03.002

摘要

态势估计是对动态变化的对象感知并对提取的态势要素进行觉察、理解和预测的处理过程.以目标运动状态特征为依据,基于自组织竞争神经网络,对传感器量测数据进行无监督的自组织聚类,将各个量测数据准确划分到各个类别当中,解决目标分群的问题.对于具有明显的时变性和不确定性的空中目标的运动特征,Elman神经网络可反映系统随时间变化的动态特性及存储信息的能力,预测任意逼近非线性函数,通过学习历史数据建模,对目标的运动特征进行网络训练,预测目标运动状态,为实现多目标环境下的航迹接续提供方法借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王兆伟	中国电子科技集团公司电子科学研究院	16	46	4.0	6.0
2	张永利	中国电子科技集团公司电子科学研究院	25	74	4.0	7.0
3	刘楠楠	中国电子科技集团公司电子科学研究院	5	24	2.0	4.0