基于动态贝叶斯网络推理的运动目标状态最优估计

摘要

提出基于动态贝叶斯网络推理的火炮攻击敌纵深运动目标状态估计模型.首先结合Kalman滤波理论,提出基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBN)的目标状态估计模型.然后应用DBN的图形模式的前向后向光滑计算方法对某一节点概率进行不确定推理,在对某一观测序列光滑的基础上,预测敌目标运行队列未来时刻的最大可能估计值,将预测信息传给火控系统并决定最优打击点.最后,通过仿真验证了整个方案的可行性.