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摘要:
随着民航飞机数量的日益增加,空中交通安全管理变得尤为重要,目前主流的监测方式是通过雷达实时监视跟踪处理.雷达如何更加有效的识别航迹将成为影响空中管制安全的重要问题.在实际雷达工作过程中,可能存在噪声污染、杂波、虚假目标等干扰,导致测量误差较大.航迹跟踪就是根据雷达的量测值进行关联、滤波、预测等处理,以及对空中目标运动状态进行估计.目前主流的航迹跟踪的方法是卡尔曼滤波及其改进算法.卡尔曼滤波算法主要通过前一时刻的状态对下一时刻进行预测,常见的卡尔曼算法分为线性系统卡尔曼滤波和非线性系统卡尔曼滤波,而非线性系统卡尔曼滤波又分为扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波系统.近些年人工智能也在飞速的发展,文章应用线性卡尔曼滤波结合人工智能相关成果进行航迹跟踪.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于LSTM模型的航迹跟踪
来源期刊 信息通信 学科 工学
关键词 卡尔曼滤波算法 航迹跟踪
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 62-64
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 2802字 语种 中文
DOI
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 吕泽均 四川大学视觉合成图形图像国防重点学科实验室 13 25 3.0 4.0
2 张宇行 四川大学视觉合成图形图像国防重点学科实验室 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
卡尔曼滤波算法
航迹跟踪
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
信息通信
月刊
1673-1131
42-1739/TN
大16开
湖北省武汉市
1987
chi
出版文献量(篇)
18968
总下载数(次)
92
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