基于El man神经网络预测的机动目标跟踪滤波算法

摘要

提出一种基于Elman神经网络预测的机动目标跟踪滤波算法,将Elman神经网络的函数逼近和UKF滤波器的预测步骤紧耦合,使得目标在跟踪预测阶段就有一个相对优化的状态预测值和调整后的噪声方差,从而减少了优化过程滞后所带来的误差.在仿真数据集上进行了大量测试,统计结果表明该算法在收敛性、效率、滤波精度、对机动形式的适应性和对传感器误差特性等方面表现更优,具有广泛的应用前景.