本文關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡和卡爾曼濾波相結(jié)合的船舶運動跟蹤

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【摘要】：在海洋運輸中,船舶是重要的物資運送平臺。船舶運動跟蹤作為優(yōu)化海洋交通環(huán)境的前提之一,正受到越來越多的研究。由于海洋情況越來越復雜,沿海運輸船舶數(shù)量增多,導致傳統(tǒng)的船舶跟蹤方法不再適用,急需一種高性能的船舶運動跟蹤方法。本文正是基于這項需求,開發(fā)出BP神經(jīng)網(wǎng)絡和卡爾曼濾波相結(jié)合的船舶運動跟蹤算法,并對其進行仿真驗證。此方法具有速度快、噪聲抑制能力強和自動化程度高的特點。從仿真結(jié)果看,本方法的性能優(yōu)越,易于推廣使用。
【作者單位】： 南通大學研究生院;
【關(guān)鍵詞】： 噪聲抑制 預測 自適應網(wǎng)絡 濾波算法
【分類號】：U675.79;TP183;TP391.41
【正文快照】： 0引言隨著海洋運輸技術(shù)的成熟和貿(mào)易的增加,越來越多的戰(zhàn)略和生活物資采用船舶進行運送,導致沿海地區(qū)船舶數(shù)量急劇增加,惡化了沿海交通環(huán)境[1]。為保證船舶運行安全可靠,優(yōu)化海上交通環(huán)境,必須對海上船舶進行跟蹤和監(jiān)測。然而,考慮到海洋情況復雜且風險性大的特點,風浪等多重，

本文編號：813273