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杂波环境下神经网络数据关联算法

A neural data association algorithm in cluttered environment
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摘要 文中提出了一种基于Hopfield网络的多目标数据关联算法,构造了多目标数据关联Hopfield网络的新能量函数,该函数是观测点迹与航迹预测点迹统计距离的函数.算法考虑了数据关联的整体效果,成功地提高了正确关联概率.仿真表明,在杂波环境下和无杂波环境下该算法较最近邻(NN)法有明显优势. A multiple targets data association method based on Hopfield network is studied, and a new energy function for measured data association is presented. The new energy function is a function of the distance between the plots and the predicted track positions. This method can minimize the cost of the data assiciation and greatly improve the correct association rate. Simulation result shows that this method always has more advantages than the nearest neighbour(NN) method, whether in the cluttered environment or in the environment without clutter.
出处 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期310-314,共5页 Journal of Xidian University
关键词 数据关联算法 HOPFIELD网络 最近邻法 神经网络 data association Hopfield network NN
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参考文献1

  • 1焦李成,神经网络计算,1993年,202页

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