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| 稿件标题： | 基于神经网络的椭圆扩展目标形态估计 |
| 稿件作者： | 陈训成1,戚国庆1,亓俊杰2,李银伢1,盛安冬1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.03.035 |
| 科学编辑： | 齐乃新 博士（火箭军工程大学） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 扩展目标跟踪；神经网络；卡尔曼滤波；形态估计 |
| 文章摘要： | 针对复杂环境下由稀疏量测引起的椭圆扩展目标形态估计精度低的问题，提出了一种基于神经网络的形态估计方法。利用神经网络对目标量测进行处理，估计出椭圆扩展目标的轴长，然后结合卡尔曼滤波算法实现目标的跟踪。仿真实验结果表明，通过与基于随机矩阵、乘性误差以及卷积神经网络等模型的算法相比，所提算法的跟踪性能有显著改进。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（62171223，61871221） |
| 引用本文格式： | 陈训成,戚国庆,亓俊杰，等.基于神经网络的椭圆扩展目标形态估计［J］.兵器装备工程学报，2024，45(3)：274-279. CHEN Xuncheng, QI Guoqing, QI Junjie, et al.Shape estimation for elliptic extended target based on neural network［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(3)：274-279. |
| 刊期名称： | 2024年03期 |
| 出版时间： | 2024年3月 |
| 收稿日期： | 2023年4月6日 |
| 修回日期： | 2023年5月17日 |
| 录用日期： | 2023年6月17日 |
| 上线时间： | 2024年3月28日 |
| 浏览次数： | 1465 |
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