神经网络校正的EKF在水下被动目标跟踪中的应用研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 丁一1,2,3; 张瑶1,3 ; 李冠男1,2,3
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| 刊名 | 小型微型计算机系统
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| 出版日期 | 2020 |
| 卷号 | 41期号:5页码:897-901 |
| 关键词 | 被动目标跟踪 BP神经网络 扩展卡尔曼滤波 神经网络辅助卡尔曼滤波 |
| ISSN号 | 1000-1220 |
| 其他题名 | Application of Nerual Network-aided Extend Kalman Filtering Technique in Underwater Passive Target Tracking |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 对于水下目标被动跟踪,通常采用扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计,但在目标跟踪过程中,由于目标运动的不确定性及系统噪声的影响,此时对目标的状态估计通常难以获得较高的精度.针对以上问题,本文提出一种由BP神经网络来校正扩展卡尔曼滤波的被动目标跟踪算法.利用BP神经网络的学习能力,将卡尔曼滤波过程中的滤波增益、滤波值与预测值之差、滤波值与量测值之差作为BP神经网络的输入,学习得出卡尔曼滤波的滤波误差,并利用此误差值对滤波过程进行在线校正.仿真表明,BP神经网络辅助校正扩展卡尔曼滤波的方法,对滤波过程的可靠性和精确度都有了提升. |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:6700326 |
| 资助机构 | 机器人学国家重点实验室面上课题项目( 2017z05) |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/26848]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_海洋信息技术装备中心 |
| 通讯作者 | 丁一 |
| 作者单位 | 1.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 2.中国科学院大学 3.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 丁一,张瑶,李冠男. 神经网络校正的EKF在水下被动目标跟踪中的应用研究[J]. 小型微型计算机系统,2020,41(5):897-901. |
| APA | 丁一,张瑶,&李冠男.(2020).神经网络校正的EKF在水下被动目标跟踪中的应用研究.小型微型计算机系统,41(5),897-901. |
| MLA | 丁一,et al."神经网络校正的EKF在水下被动目标跟踪中的应用研究".小型微型计算机系统 41.5(2020):897-901. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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