ELMAN神经网络在航迹融合算法中的应用

"ELMAN神经网络补偿的航迹融合算法，主要应用于分布式多传感器多目标跟踪系统，通过简单凸组合融合（CC法）结合ELMAN神经网络来补偿由于交互协方差引起的融合误差。该方法旨在解决多传感器环境中的共同过程噪声导致的问题，提高融合精度。" 在这篇研究论文中，作者探讨了在分布式多传感器多目标跟踪系统中的航迹融合问题。传统的航迹融合算法通常需要计算误差的互协方差，这在处理大量传感器数据时可能会导致计算复杂度增加和精度下降。为了解决这一问题，文章提出了一个创新的解决方案，即结合ELMAN神经网络的局部航迹简单凸组合融合方法。 ELMAN神经网络是一种具有时间记忆功能的递归神经网络，能够学习和预测序列数据，特别适合处理动态系统的复杂非线性问题。在航迹融合中，ELMAN网络被用来学习和补偿由于传感器间交互协方差导致的融合误差。首先，通过CC法对局部航迹进行融合，然后利用ELMAN网络进行后处理，以进一步减少由共同过程噪声引起的不准确性。 在分布式跟踪系统中，传感器各自独立处理测量数据，生成局部航迹，随后将这些信息传递到融合中心进行关联和融合。与集中式系统相比，分布式系统具有更好的生存能力和适应性，尤其是在网络扩展和数据处理方面。然而，这也带来了数据传输负载和计算复杂度的问题。通过引入ELMAN神经网络，可以有效降低计算复杂度，同时保持较高的跟踪精度。 仿真实验结果显示，这种方法在处理具有交互协方差的航迹融合问题时表现出色，提高了系统的整体性能。因此，ELMAN神经网络补偿的航迹融合算法对于分布式多传感器环境提供了新的优化思路，有助于提升多目标跟踪的效率和准确度，具有重要的理论价值和实际应用前景。