作者:朱志宇; 刘炜; 戴晓强机动目标跟踪卡尔曼滤波rbf神经网络
摘要:文中提出了一种应用RBF神经网络对标准IMM算法中的卡尔曼滤波结果进行校正的方法。网络输人为预测误差、卡尔曼增益以及测量值与估计值之差.网络输出反映了由于目标机动所带来的滤波误差.将网络输出结果和直接由卡尔曼滤波求解得到的结果相加.可以得到更为准确的滤波值。同时.在网络的学习算法中.在网络权值矩阵的修正公式中增加了反映滤波残差的调整项.若卡尔曼滤波的残差较大,网络调整权值的幅度也相应增大。仿真结果表明.在目标发生机动转弯处.校正后的IMM算法的跟踪误差要明显小于标准IMM算法的跟踪误差.跟踪精度较高。
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