【基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法】
目标跟踪在军事和航空航天领域具有重要的应用价值,尤其是对于机动目标的跟踪,其技术挑战在于如何实时、准确地适应目标的运动变化。传统的跟踪算法如Singer模型、UKF模型和“当前”模型在目标简单机动时表现良好,但在面对复杂的机动行为时,它们的适应性和准确性会显著降低。相比之下,多模型跟踪算法如交互式多模型算法(IMM)虽然理论上能够跟踪所有形式的机动目标,但过度依赖模型集合的完备性,过多或过少的模型都会带来问题,同时模型切换的延迟会影响跟踪精度。
本文提出的基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法(ANN-MM)旨在解决这些问题。人工神经网络(ANN)因其强大的非线性拟合、学习和记忆能力,成为解决复杂机动目标识别的理想工具。算法的核心在于设计目标轨迹特征向量,以消除起点对位置点数值的影响,提高模式识别的准确性。
首先,通过分析目标的三种基本运动模式——匀速(CV)、常加速度(CA)和协同转弯(CT),确定了目标位置点向量和相邻时刻位移向量作为特征向量的构建基础。这些特征向量用于训练BP神经网络,该网络能够在给定的滑窗内识别目标的运动模式,从而实现模型的动态切换,适应目标的实时运动状态。
在实际应用中,由于目标机动能力的提升和机动形式的复杂化,传统算法已不能满足需求。ANN-MM算法的创新之处在于其结构简单、灵活性强且具有较好的拓展性,能有效应对目标运动状态的变化。通过仿真结果验证,该算法不仅提高了跟踪精度,还降低了模型切换延迟对跟踪性能的影响。
综上所述,基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法是一种适应性强、灵活性高的解决方案,它克服了传统算法的局限性,为机动目标的跟踪提供了更为精准和动态的方法。未来的研究可以进一步优化神经网络的结构和训练方法,提高识别效率和鲁棒性,以应对更复杂的跟踪场景。