《基于雷达/红外神经网络融合目标跟踪算法》PDF+DOC

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2. 《神经网络数据融合机动目标跟踪算法》PDF+DOC 利用神经网络方法解决雷达 /红外双模制导中的数据融合问题 .红外数据经过异步数据融合处理与经过卡尔曼滤波处理后的雷达数据同步 ，共同作为神经网络的输入 ，神经网络作为同步融合中心 ，输出为目标的最优融合估计 .研究结果表明这种方法可以在融合中心不知道协方差信息的情况下进行数据融合 。...
3. 《基于模糊神经系统的多传感器数据融合算法》PDF+DOC 将自适应模糊神经推理系统(ANFIS)和卡尔曼滤波器应用于目标跟踪系统中，构成多传感器数据融合算法。该算法假设在目标运动过程中，过程噪声和测量噪声是相互独立的高斯白噪声序列。使用ANFIS分别对目标的加速度和测量噪声的方差进行估计，通过卡尔曼滤波器获得目标后验状态，最终由神经网络对多传感数据进行融合......
4. 《雷达/红外数据融合的机动目标跟踪算法综述》PDF+DOC 雷达与红外数据融合能够实现信息互补，提高目标跟踪精度、识别能力以及增强系统的抗干扰性，因此受到广泛关注。针对雷达和红外数据融合跟踪机动目标的体系结构，基于近几年国内外的研究，对整个体系中的算法进行了综述。...
5. 《神经网络辅助多目标跟踪数据融合》PDF+DOC 多目标跟踪(MTT)算法包括卡尔曼滤波和数据关联算法等，而数据关联算法又是最重要、最困难的方面。联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法，但对于多传感器多目标跟踪的情况，特别是目标较为密集时，计算量剧增。提出了一种改进的方法，一方面将神经网络引入到卡尔曼滤波器中，提高滤波......
6. 《基于红外和雷达数据融合的机动目标跟踪方法》PDF+DOC 文章基于并行多传感器联合概率数据关联算法，提出了一种杂波环境下的多传感器多机动目标跟踪算法，首先使用融合算法将红外和雷达的量测进行异步和同步融合，然后应用融合后的量测，采用IMM算法实现对机动目标的跟踪。在仿真实验中分别跟踪单个和多个目标，结果表明该算法可以解决两种传感器的量测不同步问题，同时可以消......
7. 《基于被动雷达和红外传感器的数据融合》PDF+DOC 提出基于被动雷达和红外传感器组成的复合探测系统，利用D-S证据理论提高目标识别率，借助神经网络改善目标跟踪算法的性能，同时保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单，尤其是减少了数字计算上的复杂性。仿真结果表明了应用新算法的复合探测系统的有效性。...
8. 《杂波环境下基于红外传感器和雷达融合的机动目标跟踪算法》PDF+DOC 提出一种在密集杂波环境下多传感器机动目标跟踪算法，在利用雷达测量数据的基础上，融合红外(IR)传感器获得的精确角度信息来提高机动目标跟踪性能。通过计算机仿真，该算法较传统概率数据关联(PDA)对于航迹跟踪成功率和位置估计的准确率更为有效。...
9. 《一种主/被动雷达模糊数据融合算法》PDF+DOC 提出一种基于模糊逻辑的主/被动雷达传感器数据融合算法。首先将单个雷达的测量值通过时间校准后，将它们作为卡尔曼滤波器的输入分别滤波，然后再对滤波后的目标状态估计进行融合。融合算法基于卡尔曼滤波的协方差匹配关系，采用模糊推理得到数据融合的权值。最后将各传感器的卡尔曼滤波状态估计进行加权融合得到所需要的目......
10. 《基于QPF的无源传感器目标跟踪算法》PDF+DOC 在无源传感器目标跟踪系统的研究中，在双红外传感器组成的无源传感器目标跟踪系统模型中，传感器提供的仅是目标的角度信息，导致量测值与目标状态之间存在较强的非线性关系，而传统跟踪算法在解决非线性问题时具有局限性，为提高目标跟踪精度，提出一种基于积分粒子滤波(QPF)的无源传感器目标跟踪算法，在不受非线性、......