基于神经网络观测累积滤波器的分布式估计融合

摘要

针对基于雷达的目标位置观测估计问题，本文提出了基于神经网络观测累积滤波器(NNBF)。该滤波器基于一种误差负反馈神经网络对从起始时刻到当前时刻的目标观测进行神经网络训练，得到系统参数，进而估计下一时刻的目标位置观测。并基于最小平方误差标准，给出了基于NNBF的分布式估计融合算法，对于每一个局部估计器利用NNBF得到观测的局部估计，然后利用分布式估计融合算法得到观测的最终估计。计算机仿真中给出了融合2个NNBF的估计结果，其位置均方根(RMS)误差显著小于EKF观测估计的位置RMS误差。