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題名: 應用競爭性類神經網路於資料相關結合技術
A New Data Association Approach Using a Competitive Hopfield Neural Network
作者: 鍾翼能
貢獻者: 電機工程學系
關鍵詞: 資料相關結合技術;競爭性類神經網路;適應性追蹤架構
日期: 2006-08
上傳時間: 2012-07-02T02:12:52Z
出版者: 行政院國家科學委員會
摘要: 在日新月異的航空及國防技術,由於目標物的性能速度,數目及變異性等皆較以往進步許多,為因應日益複雜的目標追蹤環境,雷達追蹤系統的性能必須同步提昇,才能達到洞燭先機,決戰千里之外的最高戰術目的。在目標的追蹤上,追蹤多個目標時比較複雜,也會常常造成感測器判斷上的錯誤,或者造成追蹤上極大的誤差,本研究提出一新的資料相關結合技術,即應用競爭性類神經網路之運算架構於雷達目標追蹤,此運算將可有效且最佳化地決定雷達量測值與軌道間的關聯性,進而準確估算目標物目前的位置及其他資訊,同時結合適應性追蹤架構,更可同時解決目標物變速的問題,進而降低追蹤的誤差及錯誤率。本研究計畫主要是探討多偵測器系統的估測方法,並處理資料間的融合和目標追蹤的相關問題,本研究計畫將結合不同的追蹤理論,以改善追蹤上的問題,進而產生一個總體的估測值。
關聯: 計畫編號:NSC95-2221-E212-021; 研究期間:200608- 200707
顯示於類別:[電機工程學系] 國科會計畫

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