基于神经网络的目标轨迹预报算法设计

提高轨迹预报精度是反高速机动目标面临的难点之一。本文基于目标运动特性分析，构建跟踪运动模型，采用交互多模型滤波算法完成多模型交互，局部滤波器采用自适应高阶容积卡尔曼滤波算法，通过与强跟踪滤波算法相结合，提高传统的估计精度，进而提高算法的鲁棒性；采用广义回归神经网络设计轨迹预报算法，并在预报过程中引入预报修正量对误差进行修正，通过样本学习提高长时间预报精准度，仿真结果表明，设计的跟踪预报算法在预报精度上较常规算法有较大幅度提升。