简介：传统机动目标跟踪方法在机动模型建模方面,通过模型集自适应交互的方式,实现模型与目标真实运动的匹配.在跟踪非合作目标时,由于机动状态随时变化,且机动形式多样,当模型集内的有限个模型均无法精准表征其真实运动时,跟踪性能下降.将模型修正和状态修正两级神经网络融入到滤波递推过程中,提出一种基于堆叠长短时记忆(Stacked Long Short-Term Memory,SLSTM)网络的两级修正机动目标跟踪方法(Two Level Modified Maneuvering Target Tracking,TLM-MTT),第一级模型修正网络实时感知目标的机动,调整模型参数,实现机动模型的精准建模,第二级状态修正网络对状态估计进行实时补偿,提升滤波输出的精度.通过离线方式进行网络训练,训练后的网络用于在线实时跟踪,相较于传统方法和其他智能化滤波方法,文中所提方法对高机动目标跟踪具有更好的跟踪性能.展开
