CMAC网络在机动目标跟踪中的应用  

Application of CMAC Network in Tracking Maneuvering Target

作　　者：李栋[1] 赵保军[1] 

机构地区：[1]北京理工大学电子工程系,北京100081

出　　处：《计算机仿真》2004年第11期155-157,160,共4页Computer Simulation

摘　　要：采用“当前”统计模型的机动目标跟踪算法 ,常常会遇到当系统参数固定时 ,如果目标以较小的加速度机动时 ,系统方差较大、跟踪精度低的问题。为了解决这一问题 ,该文首先对目标的机动性能提出了一种简单但合理有效的量化方法 ,在此基础上 ,根据目标当前的机动性能 ,通过利用CMAC(小脑模型连接控制器 )网络对系统参数进行调整来提高跟踪精度。最后从理论上说明了该算法中使用的CMAC网络一定收敛 ,从而保证了网络训练结果的可靠性。The algorithm for tracking maneuvering target based on current statistical model often meets the problem that algorithmic variance is bigger if target's maneuvering ability is low. In order to resolve the problem, this article gives firstly a simple and effective scaling method for target's maneuvering ability and then rectifies the system-parameter of model, which will improve the tracking precision, with CMAC network based on this kind of maneuvering ability. At last, it is proved that the CMAC network in this algorithm must be convergent so the algorithm guarantees network training's reliability. The simulation results show this algorithm's validity.

关 键 词：小脑模型连接控制器 神经网络 卡尔曼滤波 “当前”统计模型 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]