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基于并行Boltzmann机的多目标跟踪研究 总被引:2,自引:0,他引:2
陈小惠 《华东船舶工业学院学报》1996,10(2):64-70
聚合概率数据关联滤波方法的关键是求解数据关联概率βi^t。本言首先研究了密集多回波环境下的多目标数据关联问题,进而应用神经网络Boltzmann机,结合模拟退火方法,求解数据关联概率βi^t,把求得的βi^t用于卡尔曼滤波跟踪器计算目标位置的量测修正,达到多目标跟踪,仿真结果表明,该方法能很好地进行多目标跟踪,而且回波愈密集,其优越性能愈为突出。 相似文献
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本文概括地介绍机动多目标跟踪理论,解决多目标跟踪问题的重大意义及解决多目标跟踪问题的传统方法,通过对已有的用于解决多目标跟踪问题的神经网络方法的分析,讨论了神经网络应用于解决多目标跟踪问题的可行性。 相似文献
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基于模糊聚类的数据关联融合算法 总被引:4,自引:1,他引:3
利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合,提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法。该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类,使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去。仿真结果表明,该算法可以实现数据与目标的正确关联,克服传统硬判断的一些缺点。 相似文献
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本文应用混沌神经网络求解多目标跟踪中的数据关联问题,给出了混沌神经网络的模型,构造了数据关联的能量函数表达式,在数据关联过程中,采用退火算法。仿真结果表明,应用混沌神经网络求解数据关联比Hop fie ld网络具有更块的收敛速度和更小的关联误差。 相似文献
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本文分析了多目标跟踪的经典方法,讨论了该经典方法的组合爆炸问题,陈述了多目标跟踪中的神经网络方法,此法不仅可以解决传统方法带来的组合爆炸问题,从而实现时多目标跟踪,而且还可以解决跟踪精度问题,提高跟踪的准确性。 相似文献
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水下多目标跟踪的网络层次决策方法 总被引:1,自引:0,他引:1
水下多目标跟踪逻辑与决策是水下航行器多目标跟踪中需解决的技术难点.目前用于水下多目标跟踪决策的方法都假设各个决策因素相互独立,而实际上水下多目标跟踪决策的因素之间存在着相互影响.本文根据这一特点,建立了水下多目标跟踪决策的指标集和相应的ANP决策模型,提出了基于ANP的水下多目标跟踪逻辑与决策方法.该方法将水下多目标跟踪决策的指标集纳入网络层次结构模型,并通过模型解算得到优化的多目标跟踪决策,具有决策结果比现有方法更加合理、稳健的特点.仿真结果表明该方法是在多目标跟踪决策因素之间存在相互影响情况下解决水下多目标跟踪逻辑与决策问题的有效方法. 相似文献
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基于模糊聚类的数据关联融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合,提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法.该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类,使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去.仿真结果表明,该算法可以实现数据与目标的正确关联,克服传统硬判断的一些缺点. 相似文献
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提出一种新的自学习控制策略。模糊控制与神经网络控制的仿真研究证实该策略具有易于实现、在线学习、跟踪控制和一定通用性的优点,并具有满意的学习功能。 相似文献
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FU Ming-Yu BIAN Xin-Qian SHI JiCollege of Power Nuclear Engineering Harbin Engineering University Harbin China 《船舶与海洋工程学报》2002,1(1):41-46
All kinds of reasons are analysed in theory and a fault repository combined with local expert experiences is establishedaccording to the structure and the operation characteristic of steam generator in this paper. At the same time, Kohonen algo-rithm is used for fault diagnoses system based on fuzzy neural networks. Fuzzy arithmetic is inducted into neural networks tosolve uncertain diagnosis induced by uncertain knowledge. According to its self-association in the course of default diagnosis. thesystem is provided with non-supervise, self-organizing, self-learning, and has strong cluster ability and fast cluster velocity. 相似文献
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针对海上船舶雷达在多目标跟踪过程中实时性较差和不能快速响应的问题,提出目前密集杂波情况下多目标跟踪中最为有效的数据关联算法——联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法。为解决JPDA随着目标增多的情况会出现的组合“爆炸”及计算量较大导致跟踪实时性较差的问题,从分析联合概率数据关联确认矩阵着手,依据Hopfield神经网络在解决旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)时的思路,提出基于Hopfield神经网络联合概率数据关联(Hopfield Neural Network Joint Probability Data Association,H-JPDA)来改进联合概率数据关联算法,通过简化矩阵拆分过程,显著减少计算量,提高跟踪的实时性。基于上述改进的神经网络联合概率数据关联算法,通过MATLAB对多目标跟踪进行仿真,仿真结果表明该算法能提高跟踪的实时性和快速响应能力。 相似文献
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针对仅带有轴向推力及偏航力矩的欠驱动自主水下航行器(AUV),研究了其在水平面内的轨迹跟踪及定点调节问题。基于Lyapunov直接法及串接一反步技术,通过采用一种带有动力学震荡器的跟踪误差变换,设计了一种统一的连续时变状态反馈控制律,并给出了参数自适应更新律以估计AUV的非线性阻力参数,使得AUV的位置及方向角的跟踪误差全局渐近收敛于零点左右的一个邻域内,该区域可以为任意小,并且,AUV的跟踪性能与外界干扰的大小无关。仿真结果证明所提出的方法是有效的。 相似文献