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数据和模型双驱动的航迹融合算法: 收藏
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引用; 《现代雷达》2023年第6期45卷 25-34页; 作者：潘泉云涛白向龙陈妍颖马恩淳西北工业大学自动化学院陕西西安710114 信息融合技术教育部重点实验室陕西西安710114 解放军63768部队陕西西安710600 成都飞机设计研究所四川成都610091; 针对数据驱动的航迹融合算法精度较低、泛化和适应性差的问题,文中提出了一种数据和模型双驱动的航迹融合算法。该算法主要包含残差提取、残差融合和航迹重建三个部分。残差提取,即模型驱动部分:根据先验知识,建立航迹误差模型,对局部...; 针对数据驱动的航迹融合算法精度较低、泛化和适应性差的问题,文中提出了一种数据和模型双驱动的航迹融合算法。该算法主要包含残差提取、残差融合和航迹重建三个部分。残差提取,即模型驱动部分:根据先验知识,建立航迹误差模型,对局部航迹进行近似,并提取其残差作为误差的估计。残差融合,即数据驱动部分:设计了一个多尺度全卷积网络对残差进行融合。航迹重建部分:将网络输出的融合残差还原为融合子航迹,并对连续的多个子航迹进行综合,得到完整的融合航迹。仿真实验表明,该算法不依赖先验信息,融合精度显著优于数据驱动融合算法和传统算法,并具有很好的运动参数和运动模式泛化与适应能力。; 来源：详细信息评论

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